基于GA-KPLSR的转炉终点碳含量的预测研究

来源期刊：控制工程2017年第5期

论文作者：严良涛 李鸣 杨大勇

文章页码：923 - 926

关键词：终点控制;终点碳含量;遗传算法;核偏最小二乘回归;

摘    要：终点碳含量是决定钢的种类和质量的关键因素,是转炉炼钢过程中最难控制的变量之一。建立了基于遗传算法的核偏最小二乘回归（GA-KPLSR）方法的终点碳含量的预测模型。数据仿真结果表明,基于GA-KPLSR的预测模型,不仅能高效的处理变量之间的非线性关系,而且能快速收敛至最优解,得出预测结果的均方误差比主元回归（PCR）和偏最小二乘回归（PLSR）分别降低了25.77%、23.27%;相对误差降低了29.55%、26.83%;绝对误差降低了27.22%、24.84%。该方法可为实际生产中的终点控制提供参考,提高生产效益。