基于变邻域粒子群算法的铁水硅含量稳定性分析

来源：钢铁研究学报杂志2017年第2期北京时间：

作者：杨凯1，金永龙2，何志军1

单位：1.辽宁科技大学,辽宁鞍山114051；2.宝钢发展公司,上海201900

摘要：影响高炉铁水硅含量的因素往往复杂多变，影响程度不一。采用鱼骨分析法收集所有可能对硅含量产生影响的因素，经过相关分析和特征选择，最终选取6个参数作为模型的输入参数。采用改进的粒子群优化算法对支持向量机(SVM)中的参数进行优化，提出基于变邻域粒子群(VNPSO)优化SVM的铁水硅含量预测模型。通过钢厂的实际生产数据进行验证，平均相对误差达到0. 69%，平均绝对误差达到3. 4×10-3，模型具有很高的预测精度。同时，绘制铁水中硅含量控制图，分析硅含量波动情况，并依此模型给出硅含量稳定性控制措施。

关键词：炼铁;硅含量;智能优化;仿真

基金资助：外场耦合协同作用强化高炉喷吹煤粉燃烧性能的基础理论研究;复杂冶金过程智能计算与优化