基于偏最小二乘的高炉铁水硅含量预测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·高炉冶炼过程硅含量预报模型建立的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·高炉铁水硅含量预报模型的研究 | 第10-11页 |
| ·偏最小二乘法的概述 | 第11-12页 |
| ·偏最小二乘法的研究背景 | 第11页 |
| ·偏最小二乘法的定义 | 第11页 |
| ·偏最小二乘法的特点 | 第11-12页 |
| ·偏最小二乘法的应用研究综述 | 第12页 |
| ·偏最小二乘法在高炉铁水含硅量预报模型研究综述 | 第12-13页 |
| ·本文研究的内容和目标 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 2 高炉过程控制 | 第15-34页 |
| ·炼铁工艺流程的主要设备和其功能 | 第15-17页 |
| ·高炉炼铁生产的主要技术经济指标 | 第17-18页 |
| ·高炉生产过程特点及对高炉过程控制的基本思想 | 第18-21页 |
| ·高炉生产过程特点 | 第18-19页 |
| ·高炉过程控制的基本思想 | 第19-20页 |
| ·对高炉生产操作的要求 | 第20-21页 |
| ·高炉冶炼过程的控制复杂性 | 第21-22页 |
| ·高炉炼铁生产过程中的控制参数和状态参数 | 第22-29页 |
| ·料速 | 第23-24页 |
| ·透气性指数 | 第24页 |
| ·风量 | 第24-25页 |
| ·风速 | 第25-26页 |
| ·风温 | 第26-27页 |
| ·风压和压差 | 第27页 |
| ·喷煤 | 第27-28页 |
| ·富氧 | 第28页 |
| ·综合负荷 | 第28-29页 |
| ·高炉铁水温度与含硅量之间的相关关系 | 第29-30页 |
| ·高炉铁水含硅量的控制策略 | 第30-31页 |
| ·高炉冶炼过程智能控制数学模型的复杂结构 | 第31-32页 |
| ·高炉炉温预测的技术路线和研究方法 | 第32-34页 |
| 3 多重相关性问题和偏最小二乘算法的基本原理 | 第34-48页 |
| ·多重相关性分析 | 第34-38页 |
| ·多重相关性含义 | 第34-35页 |
| ·多重相关性形成的基本原因 | 第35页 |
| ·多重相关性的危害 | 第35-37页 |
| ·多重相关性的诊断 | 第37-38页 |
| ·偏最小二乘回归模型理论与方法 | 第38-48页 |
| ·主成分分析 | 第38-39页 |
| ·典型相关分析 | 第39-40页 |
| ·偏最小二乘回归算法思想 | 第40页 |
| ·偏最小二乘回归算法的数学原理 | 第40-41页 |
| ·单因变量PLS 算法的推导 | 第41-45页 |
| ·交叉有效性分析 | 第45-46页 |
| ·辅助分析技术——精度分析 | 第46-48页 |
| 4 基于偏最小二乘算法的高炉硅含量预测模型的建立 | 第48-67页 |
| ·多重相关性分析和状态自变量的选择 | 第48-50页 |
| ·选取的自变量参数与铁水硅含量时间滞后分析 | 第50-56页 |
| ·风量与铁水硅含量时间滞后分析 | 第50-51页 |
| ·风温与铁水硅含量时间滞后分析 | 第51-52页 |
| ·风压与铁水硅含量时间滞后分析 | 第52-53页 |
| ·喷煤量与铁水硅含量时间滞后分析 | 第53-54页 |
| ·透气性与铁水硅含量时间滞后分析 | 第54-55页 |
| ·综合负荷与铁水硅含量时间滞后分析 | 第55-56页 |
| ·用偏最小二乘回归方法建立硅含量回归模型 | 第56-59页 |
| ·精度分析 | 第59-62页 |
| ·特异点的发现 | 第62-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 文献参考 | 第68-70页 |
| 附录A 选取建模数据 | 第70-71页 |
| 附录B 模型检验数据 | 第71-72页 |
| 附录C PLS 建模matlab程序(m 文件) | 第72-76页 |
| 在学研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
