转炉炼钢终点优化控制模型的研究0

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1、转炉炼钢终点优化控制模型的研究摘要转炉炼钢作为钢铁工业的重要环节，其生产过程的主要任务是冶炼出成分和温度均台格的钢水。但因为钢水成分和温度不能连续检测，影响因素众多，冶炼过程控制的边界条件变化频繁，这些因素给冶炼过程控制带来了极大的困难。本论文建立了在掌握铁水质量、废钢质量、下副枪时的钢水温度、下副枪时的钢水含碳量、吹氧量（或吹氧时间）、各冷却剂和添加剂的质量（块状石灰、轻烧白石灰、菱镁球、块状白云石等）这些相关变量的情况下，通过对已有数据进行回归分析，建立了多元一次线性回归模型，基本拟合出转炉炼钢的终点温度和终点碳含量与相关变量的拟合模型，该对象模型包括预测模型和控制模型。论文对建模数据的

2、来源进行分析，然后对这些数据进行了预处理，剔除了24组可能存在问题的数据，对剩下的65组数据中35组进行了回归分析，对剩下的30组数据进行预报。实验表明，基于回归分析的算法建立的模型精度比较高，在温度预报模型中，相对误差限为0.18时，命中率达到87%；在碳含量的预测模型中，相对误差限为0.3时，命中率达到66.7%；双命中率达到61.2%。终点命中率相对较高。在线性回归预报模型的基础上，论文采用了平方和法将多目标优化问题转化为单目标优化问题，建立了基于线性规划的终点控制模型。通过部分初始数据的测量分析，可以确定下副枪之后炼钢过程中的相关控制变量（吹氧量或吹氧时间、各冷却剂和添加剂的质量）的

3、最优取值，由误差平方和最小推出出炉时钢水的终点温度和含碳量与它们的设定值之间的偏差最小，完成炼钢操作的优化任务。关键词：转炉炼钢，多元一次线性回归，终点预测模型，终点控制模型28目录一、问题重述2二、问题分析3三、模型假设3四、定义与符号说明4五、模型的建立与求解45.1建立多元一次线性回归模型45.1.1数据预处理45.1.2生产数据离群值的识别55.1.3.生产数据离群值的处理115.2转炉炼钢终点预测模型建模165.2.1.建模的要求与目的165.2.2.转炉炼钢线性回归终点预测模型175.2.3.转炉炼钢线性回归预报模型185.3仿真研究195.4基于线性回归预测模型的转炉炼钢终点优

4、化控制模型22六、模型评价与推广24七、参考文献24八、附件2528一、问题重述转炉炼钢生产过程中，利用氧枪将氧气流从炉顶高速吹入转炉内，与钢水中的碳、硅、磷等元素发生氧化反应放出热量，使钢水温度升高，同时加入活性石灰、白云石等辅原料造渣。吹炼过程中，碳元素氧化生成一氧化碳和二氧化碳，以炉气的形式逸出，磷、硅等元素氧化后形成固体氧化物，以炉渣的形式脱除，最终得到成分和温度都满足规程要求的钢水。转炉炼钢是一个非常复杂的过程，要炼出满足要求的合格钢水，必须精确控制熔池的终点温度和含碳量。与熔池的终点温度和含碳量相关的变量主要有铁水质量、废钢质量、下副枪时的钢水温度、下副枪时的钢水含碳量、吹氧量（

5、或吹氧时间）、各冷却剂和添加剂的质量（块状石灰、轻烧白石灰、菱镁球、块状白云石等）。转炉炼钢操作优化的任务是确定下副枪之后炼钢过程中的相关控制变量（吹氧量或吹氧时间、各冷却剂和添加剂的质量）的最优取值，使得出炉时钢水的终点温度和含碳量与它们的设定值之间的偏差最小。附件给出了89炉钢水的冶炼数据，该数据已经进行了标准化。请尝试建立数学模型讨论下列问题：1、建立铁水质量、废钢质量、下副枪时的钢水温度、下副枪时的钢水含碳量、吹氧量、各冷却剂和添加剂的质量等变量与钢水终点温度和含碳量之间的数学模型；2、建立转炉炼钢生产过程操作优化问题的多目标优化模型，并求解确定相关控制变量的最优取值（已知初始铁水质

6、量0.7406、废钢质量0.4621、下副枪时的钢水温度0.5208、下副枪时的钢水含碳量0.2221；目标钢水的终点温度为0.6224、目标钢水的碳含量为0.2521）。28二、问题分析转炉炼钢问题复杂，炼出满足要求的合格钢水，必须精确控制熔池的终点温度和终点碳含量。熔池的温度和终点碳含量相关的变量多，数据完整性差，针对问题一，我们首先分析了89组数据，利用聚类和总括值的方法对数据进行筛选，选取65组数据进行线性回归分析。本模型涉及线性回归和优化问题，因而我们采用MATLAB和Excel以及lingo进行辅助分析，通过拟合结果研究出8个相关变量对终点碳含量和终点温度的相关性。为了检验拟合结

7、果的正确与否，我们选用筛选后的65组数据中的35组数据通过拟合得到预测关系，用拟合结果对剩余的30组数据进行检验拟合结果的准确性。针对问题二，这是一个多目标优化问题，我们通过平方和法将其转变为单目标优化问题，通过基于问题一建立的线性回归预测模型，运用lingo编程设置相关初始条件约束关系，找出使得出炉时钢水预测的终点温度和含碳量与它们的设定值之间的偏差最小的情况下的相关变量的取值，进而得出下副枪之后炼钢过程中