子空间辨识算法在铁水硅含量中的建模研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外高炉炉温预测现状 | 第12-15页 |
| ·子空间辨识算法介绍 | 第15-17页 |
| ·子空间辨识算法特点 | 第15-17页 |
| ·子空间辨识算法发展现状 | 第17页 |
| ·本文组织结构 | 第17-19页 |
| ·本文研究的内容 | 第17-18页 |
| ·本文内容安排 | 第18-19页 |
| 2 高炉炼铁工艺及过程控制 | 第19-27页 |
| ·高炉炼铁原理 | 第19-21页 |
| ·高炉内部反应 | 第19-20页 |
| ·硅的还原及迁移原理 | 第20-21页 |
| ·高炉炼铁工艺流程 | 第21-23页 |
| ·高炉自动化 | 第23-25页 |
| ·铁水硅含量与炉温之间关系 | 第25-27页 |
| 3 数据预处理 | 第27-39页 |
| ·数据采集 | 第27-29页 |
| ·采样间隔的选取 | 第28-29页 |
| ·响应时间滞后性 | 第29页 |
| ·数据处理的必要性 | 第29-31页 |
| ·数据预处理步骤 | 第31-32页 |
| ·数据清理 | 第31页 |
| ·数据集成 | 第31页 |
| ·数据消减 | 第31-32页 |
| ·数据处理方法 | 第32-38页 |
| ·高炉数据缺失值处理 | 第32页 |
| ·高炉数据离群点检测 | 第32-33页 |
| ·数据转换 | 第33-34页 |
| ·随机噪声 | 第34-36页 |
| ·高维问题 | 第36-38页 |
| ·数据特征参数计算 | 第38-39页 |
| 4 高炉冶炼过程子空间辨识 | 第39-57页 |
| ·子空间辨识理论基础 | 第39-44页 |
| ·投影 | 第39-41页 |
| ·统计工具 | 第41-42页 |
| ·状态空间方程辨识描述 | 第42-44页 |
| ·子空间辨识方法 | 第44-50页 |
| ·N4ISD | 第47-48页 |
| ·MOESP | 第48-49页 |
| ·CVA | 第49页 |
| ·三种算法统一框架 | 第49-50页 |
| ·数据矩阵构造 | 第50-52页 |
| ·子空间辨识算法基本步骤 | 第52-57页 |
| ·能观性矩阵/状态序列矩阵估计 | 第53-54页 |
| ·状态空间模型参数计算 | 第54-57页 |
| 5 工业实例 | 第57-64页 |
| ·[Si]含量值选取 | 第57-58页 |
| ·其它参数选取 | 第58-59页 |
| ·仿真结果 | 第59-62页 |
| ·模型准确度分析 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录A 建模数据 | 第69-70页 |
| 在学研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
