基于IFSVR和PSO算法的转炉炼钢终点预测

来源：电子测量技术杂志2021年第5期北京时间：

作者：侯丽芳

单位：烟台汽车工程职业学院，山东 烟台 264000

摘要：转炉炼钢在炼钢过程中占有重要地位，对转炉过程进行精准的控制是至关重要的。转炉炼钢的控制过程是建立在转炉终点预测的基础上，所以，为了实现精准炼钢，建立转炉炼钢的终点预测模型是有必要的。针对转炉炼钢终点预报的特点，本文提出了一种改进的模糊支持向量回归机(improved fuzzy support vector regression, IFSVR)模型。IFSVR是在模糊支持向量回归机(fuzzy support vector regression, FSVR)的基础上，对参数进行优化。此外，为了提高优化效率，粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)被用于IFSVR的参数优化中，进而提高建模速率。仿真结果表明，所提出的模型是有效可行的。在不同的误差范围内(含碳量模型为0.005%，温度模型为10℃)，含碳量和温度的命中率分别达到91%和94%，双命中率达到90%，为实际转炉应用提供了重要参考，该方法也适用于预测模型其他冶金应用。

关键词：转炉炼钢;终点预测;模糊支持向量回归机;粒子群优化算法