[发明专利]一种高炉出渣量在线检测方法

摘要

本发明提供一种高炉出渣量在线检测方法，建立高炉出渣量的模糊推理模型；结合(I_ti–I_t0)的大小对高炉出渣量的影响特性设定关于(I_ti–I_t0)的模糊隶属函数；I_ti为第i时刻的转筒电流；I_t0为转筒空载电流和冲渣水消耗电流之和；利用高炉出渣量的模糊推理模型与模糊隶属函数，建立高炉出渣量计算模型；使用高炉出渣量计算模型进行高炉出渣量的在线检测。本发明使用模糊建模方法建立起了工况变化情况下水渣量、转筒空载电流、冲渣水消耗电流之间的非线性动态关系，获得了高炉出渣量的模糊推理模型，可适应高炉炼铁生产复杂工况调节下的高精度高炉出渣量在线检测要求，为保证高炉平稳顺行提供可靠的判定依据。

主权项

一种高炉出渣量在线检测方法，其特征在于：它包括以下步骤：1)建立高炉出渣量的模糊推理模型：IF(I_ti–I_t0)is S,THEN Q_si＝k₁×(I_ti–I_t0)；IF(I_ti–I_t0)is M,THEN Q_si＝k₂×(I_ti–I_t0)；IF(I_ti–I_t0)is B,THEN Q_si＝k₃×(I_ti–I_t0)；其中，I_ti为第i时刻的转筒电流；I_t0为转筒空载电流和冲渣水消耗电流之和；S、M、B分别为描述(I_ti–I_t0)为小、中、大的模糊数；Q_si为第i时刻的水渣量；k_j为在第j条模糊规则下的转换系数，j＝1,2,3；k_j的初始值通过工艺人员由人工操作经验知识中获得；2)结合(I_ti–I_t0)的大小对高炉出渣量的影响特性设定关于(I_ti–I_t0)的如下模糊隶属函数：(I_ti–I_t0)关于S的模糊隶属函数f_S(I_ti–I_t0)：$f_S(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})=\left\{\begin{array}{c}1,\mathrm{if}(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})\≤{\mathrm{\α}}_1\\ \frac{1}{{\mathrm{\α}}_1-{\mathrm{\α}}_2}\×(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})+\frac{{\mathrm{\α}}_2}{{\mathrm{\α}}_2-{\mathrm{\α}}_1},\mathrm{if}{\mathrm{\α}}_1\<(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})\<{\mathrm{\α}}_2\\ 0,\mathrm{if}(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})\≥{\mathrm{\α}}_2\end{array}\right.,$(I_ti–I_t0)关于M的模糊隶属函数f_M(I_ti–I_t0)：$f_M(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})=\left\{\begin{array}{c}0,\mathrm{if}(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})\≤{\mathrm{\α}}_1\\ \frac{1}{{\mathrm{\α}}_2-{\mathrm{\α}}_1}\×(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})+\frac{{\mathrm{\α}}_1}{{\mathrm{\α}}_1-{\mathrm{\α}}_2},\mathrm{if}{\mathrm{\α}}_1\<(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})\<{\mathrm{\α}}_2\\ \frac{1}{{\mathrm{\α}}_2-{\mathrm{\α}}_3}\×(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})+\frac{{\mathrm{\α}}_3}{{\mathrm{\α}}_3-{\mathrm{\α}}_2},\mathrm{if}{\mathrm{\α}}_2\≤(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})\<{\mathrm{\α}}_3\\ 0,\mathrm{if}(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})\≥{\mathrm{\α}}_3\end{array}\right.,$(I_ti–I_t0)关于B的模糊隶属函数f_B(I_ti–I_t0)：$f_B(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})=\left\{\begin{array}{c}0,\mathrm{if}(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})\≤{\mathrm{\α}}_2\\ \frac{1}{{\mathrm{\α}}_3-{\mathrm{\α}}_2}\×(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})+\frac{{\mathrm{\α}}_2}{{\mathrm{\α}}_2-{\mathrm{\α}}_3},\mathrm{if}{\mathrm{\α}}_2\<(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})\<{\mathrm{\α}}_3\\ 1,\mathrm{if}(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0})\≥{\mathrm{\α}}_3\end{array}\right.;$这里，α₁为(I_ti–I_t0)为小的阈值，α₂为(I_ti–I_t0)为中的阈值，α₃为(I_ti–I_t0)为大的阈值；在高炉出渣量的模糊推理模型中认为(I_ti–I_t0)小于α₁时为S，(I_ti–I_t0)等于α₂时为M，(I_ti–I_t0)大于α₃时为B；3)利用步骤1)的高炉出渣量的模糊推理模型与步骤2)的模糊隶属函数，建立如下高炉出渣量计算模型：$Q_{\mathrm{si}}=\underset{j=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{h}_j\×k_j\×(I_{\mathrm{ti}}-I_{t0}),$其中，h_j为在第j条模糊规则下的模糊隶属度值，且有：h₁＝f_S(I_ti‑I_t0)，h₂＝f_M(I_ti‑I_t0)，h₃＝f_B(I_ti‑I_t0)；4)使用所述高炉出渣量计算模型进行高炉出渣量的在线检测，实时高炉总出渣量的计算公式为：$Q_{\mathrm{total}}=\underset{k=1}{\overset{i}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_{\mathrm{si}}\×\mathrm{\ΔT},$其中，Q_total为第i时刻的实时高炉总出渣量，ΔT为采样间隔。