基于案例推理的精炼炉钢水温度预报方法的研究

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炉外精炼是钢铁生产中的重要环节,钢包精炼炉(Ladle Furnace,LF)内钢水温度对于钢产品的产量质量及炼钢流程的顺利进行有着重要影响。而LF钢水温度预报准确是LF钢水温度控制的先决条件,是实现精炼自动控制的重要基础。
  以120t精炼炉为研究对象,通过对LF精炼过程中能量收支状况的分析,依据能量守恒的原理,建立LF精炼过程温度机理模型,并以此确定精炼过程钢水温度主要影响因素。由于LF精炼过程是在高温条件下进行,通过机理分析可知,机理模型中许多参数很难得到或准确性较低,因此建立精确的精炼过程机理模型是很困难的。
  在确定精炼过程钢水温度主要影响因素的基础上,应用不确定层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)确定影响因素的权重值。在不确定层次分析法研究中,针对不满意的区间数判断矩阵提出了基于优化算法的区间数判断矩阵修改方法,修改的目的是在尽量保存原矩阵信息和决策者偏好的基础上,使其满足一致性程度要求。对于区间数判断矩阵权重向量的检验,将可能度概念引入确定数判断矩阵检验标准COP准则中,使其适用于区间数权重向量检验。
  依据案例推理(Case-based Reasoning,CBR)的原理,使用精炼过程数据构建案例库,确定不同情况下的重用规则,建立补偿模型,对相似度较低的案例进行补偿修正,以提高解的准确性。对重用结果进行评价,并对案例库进行维护,以建立完备的案例推理系统。
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