基于数据挖掘的高炉异常炉况分析

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1、重庆大学硕士学位论文基于数据挖掘的高炉异常炉况分析姓名：任盛怡申请学位级别：硕士专业：系统工程指导教师：曹长修20090531重庆人学硕士学位论文中文摘要摘要高炉炼铁必须为其后的炼钢工序及时提供足够数量的优质铁水，炼铁过程所用的能耗占整个钢铁企业的60％，且高炉也是事故频发的重大设备。目前国内高炉异常情况主要靠人工监控，少数靠从国外引进的专家系统，技术引进费用高，且移植性差。作者在参加国内某大型钢铁企业“高炉异常炉况预报研究及应用”项目过程中完成这篇论文，主要的成果如下：①针对高炉的实际运行情况，分析高炉运行参数的作用和意义，针对专家系统知识获取的瓶

2、颈问题，提出将数据挖掘引入专家系统以辅助其更有效的工作。通过现场调查以及对高炉运行历史数据的统计分析，提取参数变化的特征值，作为高炉专家系统知识信息库的数据来源。②十字测温反映了料面煤气温度的变化，本文通过分析高炉运行对十字测温的影响，从中提取特征值作为高炉管道发生的信息，仿真十字测温曲线的形状变化以说明所给出算法的有效性。③采用K．Me狮s算法对高炉状态参数进行聚类分析，通过实际数据的分析比较，确定该算法对高炉参数分析的最优聚类数和迭代次数，最后得出各参数的运行理想值。通过统计分析、反复试验及现场考核确定高炉参数的最优阈值，并分析所判断的炉况和实际

3、情况的差别。④本文引入扩展卡尔曼滤波奇异值分解法，以调整BP神经网络的权值，有效地克服了BP神经网络收敛慢、易陷入局部极小值的缺点，提高了计算的速度、滤波的数值稳定性和神经网络的输出精度。仿真试验说明了改进算法有较好的收敛速度和精度。⑤在高炉热状态预报中，建立向凉、向热分类模型，利用基于扩展卡尔曼滤波算法的BP神经网络对高炉向凉向热进行分类，辅助高炉专家系统运行。分析高炉十字测温曲线的规律变化，利用基于扩展卡尔曼滤波算法的BP神经网络对十字测温环的8个温度点进行预测，以预测高炉管道的发生。对分类和预测给出相应仿真试验结果，实验结果表明使用本文算法进行

4、的向凉、向热分类和管道预测准确度较高，与实际高炉运行状况相符合。关键字：数据挖掘，高炉十字测温，BP神经网络，卡尔曼滤波，分类预测重庆大学硕十学位论文英文摘要ABSTRACTAdequatemoltenironofllighqualityshouldbesuppliedfromblaLstfumaceIronma虹ngforthesubsequentwor虹ngprocedureofsteelmahng．Forirona11dsteelente叩rises，ironmabngconsumes60％0fene玛iesasrequiredbythewho

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