[发明专利]一种水泥熟料f-CaO含量软测量方法

说明书

技术领域

本发明涉及水泥生产技术领域，尤其是涉及一种水泥熟料f-CaO含量软测量方法。

背景技术

水泥熟料f-CaO含量是反映水泥熟料质量和煅烧情况的一个关键指标，它表示熟料煅烧过程中氧化钙与二氧化硅、氧化铝、氧化铁等发生化合反应后剩余的程度，综合反映了配料的合理性、熟料煅烧的完全程度和熟料的安定性。熟料f-CaO含量过高或过低，都会导致熟料质量下降。

当前，水泥企业通过每小时对熟料进行一次取样化验，然后得到熟料f-CaO含量的分析结果。这种离线化验方式操作复杂，采样间隔时间过长，无法起到及时指导生产的作用，也阻碍了先进控制的实施。因此，建立熟料f-CaO含量的软测量模型，对熟料f-CaO含量进行实时、连续预测，使先进控制能够得以实施，对保证熟料质量具有重要意义。

针对水泥熟料f-CaO含量无法实时准确检测的问题，一些学者在分析水泥工艺机理的基础上，采用核主元分析-最小二乘支持向量机（KPCA-LSSVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）等方法进行软测量建模研究。这些研究均取得了一定的效果，为水泥熟料f-CaO含量的实时准确检测提供了有效可行的方法。

但是这些方法应用的前提条件是生料成分或煤粉质量基本稳定，没有考虑生料细度及煤粉质量对熟料f-CaO含量的影响，这在一定程度上限制了它们的适用范围。另外，这些方法所建立的软测量模型都属于单一的全局模型，难以适应工况变化。当工况发生变化时，这些单一的全局模型由于缺乏自适应能力，很难保证模型精度。因此，有必要根据水泥烧成过程工艺和软测量理论的成果寻找一种新的软测量方法，有针对性的解决水泥熟料f-CaO含量软测量中存在的问题。

发明内容

针对当前水泥熟料f-CaO含量测量和已有软测量方法中存在的问题，本发明要解决的技术问题是提供一种考虑因素更加全面，适用范围更大，模型结构较为简单，克服现有软测量模型难以适应工况变化的缺点，能够对水泥熟料f-CaO含量实时、连续、准确地预测的软测量方法。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种水泥熟料f-CaO含量软测量方法，包括以下步骤：

辅助变量选取：选取生料的三率值、生料细度、煤粉热值、煤粉灰分、生料加料量、分解炉出口温度、窑电流和篦冷机的一篦床压力为辅助变量；

数据预处理：对采集到的辅助变量的数据集合进行离群值去除、滤波和标准化，形成输入数据集合；

基于部分最小二乘的分类软测量建模：对所述输入数据集合进行分类，对每个类分别建立部分最小二乘子模型和权重模型，再将每个子模型的输出进行加权平均得到最终的软测量结果；

软测量模型校正：采用长期校正的方式对软测量模型进行校正。

所述离群值去除采用Hampel identifier方法，具体为：将每个输入变量x_i（i=1,2,...,m）中满足|xji0-xMedi0|>3sMADi]]>的数据点(j=1,2,...,NN)去除；