multi-agent建模方法研究及在高炉硅序列分析中的应用

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1、遨!主i二垒g皇垒主建搓左法盟究丞在直坦硅庄到佥盘主鲍应用⑧论文作者签名：指导教师签名：论文评阅人1：评阅人2：评阅人3：评阅人4：评阅人5：答辩委员会主席：委员l：委员2：委员3：委员4：委员5：答辩日期：．R————e——s——e——a———r——c——h————o———n————M—————u———l——t—i——-—a2entSystemap——p——roachandapplication．．．．．．t．．．．．．．．o．．．．．．．．．．a．．．．n——a——lysiso——tSiserie—s—oI——lronmaki

2、ngIII．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．——————⑧Author’Ssignature：Supervisor’Ssignature：ExtemalReviewers：ExaminingCommitteeChairperson：ExaminingCommitteeMembers：Dateoforaldefenee：浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得逝姿

3、态鲎或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解滥姿盘堂有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权逝鎏盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日浙江大学硕士学位论文

4、摘要钢铁工业是国民经济的重要支柱产业，也是大量消耗能源的产业。而其冶炼工艺具有流程长，涉及工序众多，影响参数错综复杂，运行机制具有非线性、大时滞、高噪声、参数分布众多等特性。为了有效地控制高炉冶炼生产过程，对炉温[Si】预测方法的研究一直是炼铁生产中的重要课题。实际采集的炉温样本数据也因此具有较强的波动性、非线性性、非平稳性，在炉温【si】序列数据建模过程中，影响了模型的准确性．本文以《包钢蒯高炉冶炼专家系统》在线采集的冶炼过程数据为基础，选取炉温Si、S，Mn、P序列，对炉温【si】序列选取样本长度进行建模研究．这一研究为高炉炉

5、温【si】序列系统建模，预测控制等研究提供了一种新的思路和途径，具有一定的创新价值和应用价值。本文研究的核心问题是高炉炉温【Si】序列数据建模过程中最优样本长度选取。论文选取了在线采集的炉温【Si】，【S】，【Mn】，【P】序列为样本空间，容量为1000炉，采样间隔为2h左右。本文首先针对【Si】序列与【S】，【Mn]，IV]序列做了相关性分析，结果表明由于【s】与【si]序列具有负相关性，【Mn】，【P】与[Si】序列具有正相关性，在数据样本的选取上较为合理．接下来以Fisher判别准则为基础，得出平稳序列和非平稳序列的分类判别

6、误差函数，对炉温【si】序列进行建模分析．结果表明炉温【si】序列在非平稳情况下研究分类才得到较好的结果．然后，由于炉温【si】序列的强波动性和非线性性，对数据的处理首先经过多层MLP网络进行降维，接着建立单层感知器模型(sLP)对【si】进行分类预测，得出分类误差与样本长度的趋势图，经分析得出样本长度选取为100炉时分类误差最小．由于【si】序列样本的非平稳性，不同的样本时段具有不同的数据特征，在用单SLP建模时，单一的权值难以得到很好的分类效果，因此本文提出Multi-Agent建模方法，产生多个具有相同网络结构，不同权重的A

7、gent同时进行样本分类工作。Agent初始权重的产生，综合考虑了样本信患、随机扰动等影响，使得Agent具有丰富的多样性，在对【si】样本分类时得到了更好的分类效果。以上的结果为高炉炉温【si】数据建模提供了较好的指导作用，最优样本长度的选取可以提高模型参数估计的准确性，优化模型参数；在实际应用中，对高炉炉温【Si】序列建模分析、预测控制模型有着重要的应用价值。并为进一步应用Multi-agent系统建模研究炉温序列分析开辟了新的途径。论文最后对全文的研究内容以及创新点做了归纳，并对预期的后续研究做了展望。关键词：高炉炼铁，判别

8、分析，模式分类，人工神经网络，多Agent，单层感知器非平稳序列浙江大学硕士学位论文AbstractIronandsteelindustry,asthepillarindustryofnationaleconomy,isamongthemosten