[发明专利]一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法

说明书

本发明提供一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法，涉及高炉炼铁生产技术领域。该方法首先采集高炉风口回旋区火焰燃烧的图片数据、反映高炉运行状态的物理变量数据以及高炉风口回旋区燃烧温度数据；并提取高炉风口回旋区火焰燃烧图片数据的特征；然后建立基于皮尔逊相关系数和最小二乘支持向量回归的多核最小二乘支持向量回归模型作为高炉风口回旋区温度软测量模型；并使用正余弦优化算法进行高炉风口回旋区温度软测量模型参数的寻优；最后将寻找到的最优图片数据核函数参数、物理变量核函数参数以及多核最小二乘支持向量回归模型中的正则化参数作为最终的高炉风口回旋区温度软测量模型的参数，实现对风口回旋区燃烧温度的预测计算。

技术领域

本发明涉及高炉炼铁生产技术领域，尤其涉及一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法。

背景技术

高炉是冶炼过程中非常重要的组成部分，在整个体系中是核心环节。高炉的原料是铁矿石、石灰石、焦炭等物质，它们从高炉的上部投入到高炉中，在高炉内部经历了块状带、软熔带、滴落带之后到达风口回旋区。风口回旋区在风口之前产生，既是生成还原性气体以及产生巨大热能的区域，也是物质发生氧化还原反应最剧烈的区域。在风口中，热风和煤粉源源不断地鼓吹进去，它们为冶炼生铁提供了能量，进而保证了高炉的正常运行。作为高炉内部的核心区域，风口回旋区的运行状态至关重要。

温度是反映冶炼过程状态的关键参数。风口回旋区的温度对于工人判断风口回旋区的运行情况起到了指导性的作用。但是，由于高炉本身的工艺特点和结构因素，导致工人无法对封闭的高炉的内部温度进行测量，这就使得现场无法得出风口回旋区内部温度的准确数值，从而使操作人员不能及时有效地对高炉鼓风和喷煤等参数进行调控，进而导致生产效率下降。因此，获知高炉风口回旋区准确的温度数值对现场具有重要意义。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法，计算高炉风口回旋区温度，解决现场工人对高炉风口回旋区内部燃烧温度判断不准确的问题。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法，包括以下步骤：

步骤1：采集高炉风口回旋区火焰燃烧的图片数据、反映高炉运行状态的物理变量数据以及高炉风口回旋区燃烧温度数据；

步骤1.1：采集高炉风口回旋区火焰燃烧的图片数据；

步骤1.2：采集反映高炉运行状态的物理变量数据；

所述反映高炉运行状态的物理变量数据包括热风温度、热风压力、冷风流量、炉顶压力、纯氧流量、煤气利用率；

步骤1.3：采集高炉风口回旋区燃烧温度数据；

步骤2：提取高炉风口回旋区火焰燃烧图片数据特征；

步骤2.1：将步骤1.1采集的高炉风口回旋区火焰燃烧的图片数据从RGB颜色空间转化到HSV颜色空间；

步骤2.2：在HSV颜色空间提取高炉风口回旋区火焰燃烧图片数据的HSV非均匀量化特征；

步骤3：建立基于皮尔逊相关系数和最小二乘支持向量回归的多核最小二乘支持向量回归模型作为高炉风口回旋区温度的软测量模型；

步骤3.1：将步骤1.1和1.2中所获的高炉风口回旋区的火焰燃烧图片数据和反映高炉运行状态的物理变量数据作为样本输入数据，步骤1.3中所获的高炉风口回旋区燃烧温度数据作为样本温度标签数据；

步骤3.2：确定步骤1.1所采集的图片数据和步骤1.2所采集的物理变量数据对应的核函数种类以及核函数参数，计算出图片数据和物理变量数据各自对应的核矩阵；

步骤3.3：在限定步骤1.3中所获风口回旋区燃烧温度数据是列向量的前提下，将其自身和其自身转置向量相乘进而构建出一个风口回旋区燃烧温度数据矩阵；