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W-SVM在LF炉温度预报模型中的应用研究

专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 精炼炉 温度预报 功率设定 核函数 炉外精炼
分类号: TF31  TF769.2
形 态: 共 48 页 约 31,440 个字 约 1.504 M内容
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内容摘要


钢包精炼炉是炉外精炼技术中一个重要的环节,是电炉

转炉和连铸之间的缓冲器,而实时准确的钢水温度预报对于完善冶炼操作,保证钢品质量有着重要意义。

由于精炼炉温度受诸多因素影响,使得温度曲线是一个非线性的曲线,而传统的机理模型、神经元网络和统计方法对于非线性预报都存在在线应用困难和预报精度低的缺陷。

在本文中,作者提出采用支持向量机对钢水温度曲线进行非线性拟合。

采用的统计学习理论是在有限样本情况下新建立起来的统计理论体系,它为研究小样本情况下机器学习问题提供了有力的理论基础。

它较好地解决了以往困扰很多学习方法的小样本、非线性、过学习、高维数、局部极小点等实际问题,具有很强的泛化推广能力。

为了提高非线性函数回归的效果,作者引入小波函数作为新的支持向量机核函数。

由于小波分解和支持向量机各自在函数回归上的优点,它们的结合很好的满足了LF炉温度预报的需要。

另外,本文基于机理分析,提出了功率优化专家系统..……

全文目录


文摘
英文文摘
绪论
第一章 LF精炼炉温度模型特点分析及思路
1.1应用背景及特点分析
1.1.1应用背景描述
1.1.2精炼炉温度模型特点分析
1.2温度预报模型研究综述
1.2.1神经元网络
1.2.2传统统计计算方法
1.2.3机理建模方法
1.3模型分析及创新点
1.3.1模型分析
1.3.2创新点
1.3.3本文结构安排
第二章 理论基础
2.1统计学习理论基础
2.1.1统计学习理论来源及特点
2.1.2 VC维的概念
2.1.3泛化能力的界
2.1.4结构风险最小化原则
2.2支持向量机回归SVR
2.2.1 SVR数学表达式
2.2.2核函数
2.3小波理论
2.3.1小波分析
2.3.2小波基函数
第三章 LF精炼炉温度模型机理分析
3.1模型能耗
3.1.1出钢能耗
3.1.2加料能耗
3.1.3吹氩能耗
3.1.4钢包能耗
3.1.5炉渣能耗
3.1.6冷却水能耗
3.1.7烟气烟尘能耗
3.2模型能量输入
3.3能量平衡
3.4功率优化设定
第四章 温度预报智能模型
4.1 W-SVM
4.2预报模型的结构设计
4.2.1预报模型的结构设计
4.2.2基于SVM的温度预报的结构设计
4.3模型的运行方式
4.3.1机理模型库
4.3.2智能模型
第五章 LF精炼炉模型设计与实现
5.1实验工具介绍
5.2精炼炉数据分析
5.3数据处理
5.2.1数据预处理
5.2.2 SVM模型数据处理
5.4模型实现
5.4.1温度预报机理模型实现
5.4.2温度预报智能模型方案一
5.4.3温度预报智能模型方案二
第六章 结论
参考文献

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中图分类: > TF31 > 工业技术 > 冶金工业 > 冶金机械、冶金生产自动化 > 钢铁冶炼机械与生产自动化
其他分类: > TF769.2 > 工业技术 > 冶金工业 > 炼钢 > 各种钢的冶炼 > 钢液二次精炼和炉外处理

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