基于信息融合ELM神经网络的LF炉钢水温度软测量新方法

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1、电子测量与仪器学报2009年增刊基于信息融合ELM神经网络的LF炉钢水温度软测量新方法李燕红1纪建军2田慧欣3肖冬3(1．上海宝钢股份有限公司，上海，201900；2．上海鼎实科技有限公司，上海，200940；3．东北大学信息科学与工程学院，沈阳，110004)摘要：本文针对软测量技术的特点，以及现有基于人工智能的软测最方法的不足，提出了一种基于信息融合ELM神经网络的软测量建模新方法。该方法将信息融合与ELM人工神经网络新方法相结合，有效地提高了软测量的精度。将该新方法应用到LF钢水温度软测量中，根据LF的冶炼特点分

2、析}

3、l影响温度的主要凶素。并将其作为模型的输入。建立软测最模型。使用实际生产数据对其进行检验，结果表明该基于信息融合ELM神经网络的LF钢水温度软测量方法具有较好的预测效果，完全可以满足实际生产的需要。关键宇：信息融合，软测量，神经网络，LF精炼炉中困分类号；TF068．21文献标识码lATrendoftheEiectronicMeasurementInstrumentLiYanhon91JiJianjun2Ti粕Huixin3XiaoDon93(1．BaoSteelCorporation,Shanghai，2019

4、00；2．Shanghaikings·techCo．Ltd，Shanghai，200940；3．InformationScienceandEngineering,NortheasternUnivcrsity,Shenyang,l10004)Abstract：AimingatthecharactersofsoftsensorandthedisadvantagesofthemethodsbasedOnartificialintelligence,anewmethodwhicheombmmgtheinformationfus

5、ionandELMisproposedtoestablishthemodelofsoftsensor．Thisnewmethod咖ellhancetheaccuracyefficiently．TheIICWmethodisusedtopredictthetemperatureofmoltensteelinLEAccordingtothecharactersofLFrefining,themainfactorswhichaffectthetemperaturealeanalysed．andarcused够theinput

6、sofmodelofsoftscnSOLThepracticalproductiondataareusedtotestthesoftsensoroftemperature．TheresultsdemonstratethencwsoftsensorofmoltensteeltemperatureinLFbasedontheIICWmethodcaflpredictthetemperatureaccurately．KeywordS'-informationfusion,softsensor,neumlnetwork,Lad

7、leFurnace1引言近年来，随着人工智能技术的飞速发展，使用人工智能方法的软测量技术(SoR-Sensing慨hnique)已经在实际工业生产过程中得到了越来越多的应用IIl。软测量建模是一种基于数据的建模过程，其基本思想是把自动控制理论与生产工艺过程有机结合起来，应用计算机技术对于一些难于测最或暂时不能测量的重要变量(称之为主导变量)，选择另外一些容易测量的变量(称之为辅助变量或二次变量)，通过构成某种数学关系来推断和估计，以软件来代替硬件(传感器)功能。103这类方法在可实现性、通用性、灵活性和成本等各方面均具

8、有无可比拟的优势，具有响应迅速，连续给出丰导变量信息，维护保养简单等优点。用于软测量的人工智能方法主要有最小二乘法、人工神经网络、支持向量机等，其中在实际生产中应用最为广泛，且实用性最强的应为人工神经网络方法。然而随着生产要求的不断提高，基于单一人工神经网络的软测量模型已经不能够完全满足实际生产的需要。因此本文提出了一种基于数据融合的人工神经网络软测量方法。该方法可以有效地使用现场得到的数据信息，通过对数据信息的融合处理达到从中提取有利于做出决策的信息的电子测量与仪器学报2009年增刊目的，再通过ELM神经网络建屯钢水

9、温度软测量模型，可以获得较好的温度预测效果。2信息融合狭义来说，多源信息融合技术是一种利用计算机技术，对自动分析、综合，以获得单个或单类信息源所无法获得的有价值的综合信息，并最终完成其任务目标的信息处理技术。多源信息融合的优点在于：提高系统的可靠性和鲁棒性：扩展时间．卜和空间上的观测范围；增强数据的可信任度；增强系统的分辨能力。这