基于SVM的精炼炉合金添加优化设定的研究

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钢包精炼炉是实现钢水精炼的重要工艺设备。合金化控制是钢包精炼炉的一项工艺任务。然而长久以来,现有的合金添加优化模型在实际应用中并没有取得良好的效果,人们依赖于人工经验来给出合金投料设定值,这样不能合理地优化合金加料方案,不利于对钢水进行窄成分控制,甚至会影响钢材的质量。为此,本文对精炼炉合金添加优化模型进行了深入研究。在分析现有合金添加优化方法的基础上,以合金成本最低为目标,基于物料守恒,建立了基于线性规划模型的合金化控制方法。考虑到合金元素收得率对模型的精度影响较大,而合金元素的收得率又难以准确获得。分析了影响合金元素收得率的因素,基于遗传算法优化的支持向量机,建立了合金元素收得率预测模型。考虑到冶炼过程中的新样本数量增加,元素收得率预测模型的训练集也在不断增大。为了解决训练集的增加导致的模型预测时间增长并提高模型的预测精度,本文使用HS-SVR增量学习算法,该增量学习算法用于缩减元素收得率模型的训练集样本数。合金元素收得率的预测值可以通过HS-SVR算法与元素收得率模型计算出,并配合线性规划模型,得出最优配料方案。最优配料模型、元素收得率模型与增量学习模型三部分共同组成了 LF合金添加优化设定模型。经过某厂LF的生产数据仿真实验表明,该合金添加优化设定模型可以根据钢种成分要求,快速地计算出合金设定值,有利于降低生产成本,对进一步实现LF钢水的成分精确调整有着重要的意义。
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