基于RFE-DNN的烧结矿性能预警模型.pdf
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1、收稿日期:基金项目:国家自然科学基金青年基金()河北省教育厅科学技术研究资助项目()唐山市应用基础研究科学计划项目()作者简介:李 福 民()博 士/教 授 .通讯作者:刘颂 博士/讲师.基于 的烧结矿性能预警模型李福民 董钰泽 刘 颂 刘小杰 米舰君 吕 庆(华北理工大学冶金与能源学院 唐山学院人工智能学院 唐山钢铁集团责任有限公司炼铁事业部)摘 要 针对某钢厂铁前数据库中烧结物料的预警空值与预警模型不完善问题 提出了一种烧结矿性能预警模型 将传统烧结工艺理论与大数据技术相结合 对原厂烧结生产数据进行预处理并搭建相应的烧结数据仓库 运用 (递归特征消除)对生产参数进行特征选择、重要性排序与相
2、关性分析 然后运用 算法构建烧结矿化学成分与质量指标的预测模型预测、/、和 的 分别达到 、和 预测筛分指数和转鼓指数的 分别达到 和 满足预测精度需求 并将预测结果结合预警区间对烧结矿性能进行预警关键词 烧结矿 预警区间 数据预处理 数据仓库 预警模型文献标识码:文章编号:()(.).()./.在铁前生产中 烧结矿成本占总成本的以上 因此做好烧结矿性能的预警工作对于降低生产成本、提高产品质量和企业效益意义重大 钢铁智能制造是钢铁行业的发展趋势其核心是通过信息化与智能化等现代计算机技术手段 对钢铁制造流程中的工艺、生产与检测等进行优化与调整 将传统工艺的优势与信息化技术的长处相结合 提高生产效
3、率、协同性与准确 冶 金 能 源 率 实现生产管理的标准化、精细化和稳定化目前 国内外对烧结矿性能的预测模型研究 主要是结合大数据技术与烧结工艺理论对烧结矿质量指标与化学成分进行预测 但其中大多数研究只注重算法的精度与单一指标预测对烧结矿复杂的性能指标评价不够系统 且与实际生产情况联系不够紧密 未能对实际生产起到实质性指导作用 文章提出了一种烧结矿性能预警模型 在提升模型稳定性与准确性的基础上对多个烧结矿重要指标进行系统化预报 数据预处理与烧结数据仓库的搭建某钢厂铁前数据库中原始数据量庞大且存在大量空值、重复值与异常值 直接使用原始数据建立模型的效果可能并不理想 因此要对原始数据进行预处理 并
4、搭建可直接抽取数据用于建立预测模型的烧结数据仓库 文章基于某钢厂 年 月至 年 月铁前数据库搭建烧结数据仓库 首先从钢厂铁前数据库中导出 多万条铁前生产数据 将这些数据导入本地 数据库 并用连接视图的方法将烧结物料所对应的时间、名称、号等相关主键关联然后导出预测模型所需的烧结数据表 整合后得到特征参数 个、数据 万余条 特征参数名称如表 所示由于特征参数之间的数量级相差较大 所以要将数据进行规范化处理 将其缩放入一个特定的区间 有助于图形的比较与分析 文章使用 标准化原理 运用 中的 函数在 环境中实现将数据进行标准化处理后 依据箱线图算法与现场经验对数据中的空值、重复值与异常值进行消除 最后
5、在 中运用线性差值填补法进行填补 降低数据质量对模型精度的影响 完成数据预处理在对烧结数据预处理后 针对烧结体系的整体业务将烧结数据仓库模型设计为 层 分别为贴源 层()、整 合 层()、应 用 层()从不同数据源采集对接原始数据 数据缓冲服务将原始数据暂存在本地存储 通过、等形式导入贴源层 贴源层保存着全量数据的原始形式或简单处理后的形式 作为所有上层结构的数据源 贴源层结构设计简单 一般以数据来源或业务大模块划分整合层直接面向不同分析需求工艺 将数据划分为历史数据查找、相对状态比对、类似结果分析等主题 为用户提供统一数据归集和信息视图 使用户能够全面且精确地触达各个业务线整合层设计以应用直
6、接驱动为主、数据驱动为辅的原则 多采用反范式化设计 便于业务上的理解以及使用的便捷应用层的设计目的是打通数据仓库和烧结体系自建业务系统之间的数据通道 实现数据的可靠存储、高效流转和充分利用 同时设计面向烧结体系内改变工艺条件时历史数据分析的工艺指标 让用户或相关系统、应用能够以最便捷的方式提取指标数据 实现关键数据最高效的分析、应用 完成数据仓库的搭建 烧结矿性能预测模型的建立在烧结数据仓库建立之后 对烧结矿的质量指标与化学成分进行特征选择与建模预测 烧结表 特征参数名称特征参数种类特征参数名称烧结原料参数澳矿粉 澳矿 粉 钒钛铁精粉 钒钛铁精粉 钒粉 高硅澳粉 高炉返矿 机烧返矿 钙石灰粉
7、燃料 镁石灰粉 炼钢除尘灰烧结混合料参数水分 五氧化二钒 二氧化硅 氧化钙 氧化亚铁烧结机参数(号 号 号 号 号 号 号 号 号 号 号 号 号 号)风箱废气温度(号 号 号 号 号 号 号 号 号 号 号 号 号 号)风箱真空度 烧结终点位置 烧结终点温度 点火温度 料层厚度 煤气流量 烧结机机速 助燃风流量 助燃风压力 机速板式 烟道负压南 烟道负压北 机速九辊 烟道温度南烟道温度北 环冷机机速 圆辊速度 号风机风量(号 号)风门开度冶 金 能 源 矿性能指标对铁水成分、产量和炼铁工艺流程的经济利益具有直接影响 但烧结矿性能指标的检测存在大时滞性 不能够及时地向现场工作人员反馈 为了获得
8、高精度的应用预测 文章采用 算法来建立烧结矿质量指标与化学成分的预测模型 与 递归消除特征法(简称)使用一个基模型来进行多轮训练 每轮训练后 消除若干权值系数的特征 再基于新的特征集进行下一轮训练 首先 在原始特征上训练模型 每个特征得到一个权重 之后 那些拥有最小绝对值权重的特征被踢出特征集 如此往复递归 直至剩余的特征数量达到所需的特征数量深度神经网络(简称)是一个多层神经网络模型 具有深层次、非线性及提取逐层特征等特点 根据节点在网络中的位置可以分为输入层()、隐含层()和输出层()其基本结构如图 所示 相较于其他算法模型 拥有不俗的稳定性、很强的建模能力及超强的非线性拟合能力与泛化能力
9、 烧结矿化学成分的预测图 基本结构 对烧结矿化学成分的预测 主要选择、/、和 含量的预测 首先在 环境下运用 对相关特征参数做特征分析 得到与、/、和 的烧结矿主要化学成分相关参数的分布 其次剔除每个目标值相关系数最小的 个特征参数 去除了 个冗余度量 得到 个有用维数作为每种成分预测模型的输入参数 然后对输入参数与预测参数进行相关性分析 得到相关性排序 前 的参数如表 所示 然后对、/、和 依次运用 算法建立烧结矿化学成分预测模型 预测模型预测评价结果如表 所示 预测、/、和 的 分别达到 、和 模型能够对烧结矿化学成分进行精准预测表 烧结矿化学成分与输入参数的相关性排序序号 与特征参数/与
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- 关 键 词:
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