基于MLR和PCA-PCR的喷枪位置软测量研究ECWAC-9-21.docVIP

基于MLR和PCR的喷枪位置软测量研究 Study On Soft Measurement for Lance Position based on MLR and PCA-PCR Abstract: Because the lance position of oxygen-enriched air and top-blown furnace is affected by lance pressure, melt temperature, melt furface,the type of slag and other factors, it is difficult accurately measured.Firstly,according to production data and operation experience of the oxygen-enriched air and top-blown furnace, this paper analysed data dependence analysis,identified the main auxiliary variables of soft measurement model and established MLR and PCA-PCR soft prediction model of the lance position. Secondly,according to production data,through fitting and forecasting of these models, the results show that the MLR models forecasting ability is better than the PCA-PCR model. Finally, the obtained model is embedded in WinCC software platform and through practical application and further verify the feasibility of the model.The research may guide the production and lay theoretical foundations for the lance position control. Key words: the oxygen-enriched air and top-blown furnace;lance position;soft measurement;MLR;PCA-PCR 1　引 言 富氧顶吹炉[1,2]主要采用浸没式喷枪技术，使炉内的反应高效。为了确保喷枪枪头不被烧损且保证正常的熔炼状态，目前主要根据喷枪端压的变化来调整其枪位。由于受炉内熔体温度、渣型、喷枪端压等因素的影响，难以实现喷枪枪位的准确在线测量。 本文为实现喷枪枪位的软预测，首先对采集到的有关生产数据（可测数据和化验值）进行信息处理与分析[3,4]，以获得软测量建模所需的数据样本；其次采用多元线性回归（MLR）[5,6]和主元回归（PCR）[7]方法建立喷枪枪位的软测量模型，以便及时预测喷枪枪位。 本文的研究将为喷枪枪位的操作与控制[8,9]提供理论依据，以指导现场作业，确保喷枪不被烧损、延长其寿命并安全生产。 2 信息（数据）处理 在采集富氧顶吹炉生产数据的过程中，会受到各种干扰因素的影响，而软测量建模成败与否的关键在于信息处理。信息处理包括滤波、异常数据剔除、数据标准化、相关分析、统计分析等，本文主要采用数据剔除、相关性分析进行信息预处理。 2.1数据剔除 本论文的数据来源于某工厂2011年3个月正常生产数据1028组。其中，某些数据会由于仪器故障，记录失误、或无记录、或生产暂停等因素而出现不正常状态。为此，需根据生产经验，采用人工方法将数据进行第一次的数据剔除，余下950组。 数据进行人工剔除以后，在MATLAB平台上，又采用拉伊达准则进行数据剔除。即拉伊达准则：设数据偏差，i=1,2…n,为数据平均值，标准偏差，若，则将该数据剔除。采样数据经过人工和拉伊达准则两次剔除处理之后，最终留下932组数据样本。 2.2相关性分析 从生产实践经验中可知，喷枪位置Y与熔体面H、氧气流量F、温度T、静压值P、MgO含量、Fe3O4含量等多种因素有关。 本文通过对处理之后的数据进行相关性分析[10,11]，以确定其模型的主要辅助变量（输入量），其分析结果如图1所示。图中， P1-喷枪风压力、P2-氧气压力，h—喷枪烧损值，M—喷枪粉煤量。 图1 数据相关性分析 从图1可以看出，氧气流