一種高爐狀態(tài)聚類的方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于高爐煉鐵技術領域，尤其設及一種高爐狀態(tài)聚類的方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 鐵素有"工業(yè)糧食"之稱。鋼鐵工業(yè)長期W來都是世界各國國民經(jīng)濟的基礎產(chǎn)業(yè)， 是衡量國家經(jīng)濟水平和綜合國力的重要標志。
[0003] 高爐是現(xiàn)代化煉鐵的主要方式，我國煉鐵生產(chǎn)技術水平與國際存在差距，主要體 現(xiàn)在檢測、控制與優(yōu)化操作水平上。高爐內(nèi)部物理化學反應過程極其復雜，設及多種物質(zhì)的 多種相態(tài)，冶煉過程的機理尚未完全透明，很多重要內(nèi)部信息無法直接測量，高爐是具有非 線性、大滯后、強噪聲的復雜反應容器，屬于典型的"黑箱"系統(tǒng)，狀態(tài)多變且難W檢測，導致 高爐操作與高爐狀態(tài)的關系不明。同時由于高爐狀態(tài)不定，檢測少，現(xiàn)場數(shù)據(jù)具有強噪聲、 大滯后、W及尺度不一的特點，沒有統(tǒng)一的特征和規(guī)律，難W用于關聯(lián)性和建模分析。
[0004] 目前還未有準確的高爐狀態(tài)劃分，高爐生產(chǎn)現(xiàn)場按照生產(chǎn)經(jīng)驗判斷高爐狀態(tài)，但 由于經(jīng)驗的不確定性和數(shù)據(jù)的復雜性，通常難W做出準確判斷，判斷具有主觀性，難W用作 高爐操作的有效指導。
[0005] 基于此，目前亟需一種高爐狀態(tài)聚類方法及裝置，將高爐狀態(tài)進行聚類劃分，便于 進行與操作和指標的關聯(lián)性分析，W便高爐爐長掌控當前高爐狀態(tài)來精確指導高爐操作。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對現(xiàn)有技術存在的問題，本發(fā)明實施例提供了一種高爐狀態(tài)聚類的方法及裝 置，用于解決現(xiàn)有技術中不能對高爐狀態(tài)準確劃分，導致不能根據(jù)高爐狀態(tài)精確指導高爐 操作的技術問題。
[0007] 本發(fā)明提供一種高爐狀態(tài)聚類的方法，所述方法包括：
[000引采集所述高爐狀態(tài)的過程參數(shù)，并對所述過程參數(shù)進行預處理；
[0009] 提取所述過程參數(shù)的狀態(tài)特征數(shù)據(jù)；
[0010] 對所述過程參數(shù)的狀態(tài)特征數(shù)據(jù)進行線性相關分析，確定所述狀態(tài)特征數(shù)據(jù)之間 的線性相關結(jié)果；
[0011] 當確定所述線性相關結(jié)果為線性無關時，利用K-means算法對所述狀態(tài)特征數(shù)據(jù) 進行聚類，獲取所述高爐狀態(tài)的聚類結(jié)果。
[0012] 上述方案中，所述過程參數(shù)包括:風量、風壓、上升管頂溫、頂壓、爐忍溫度、冷卻水 溫差、高爐煤氣中C0的含量百分比、C〇2的含量百分比、鐵水娃含量。
[0013] 上述方案中，所述對所述過程參數(shù)進行預處理包括：
[0014] 利用離散梅耶血ey小波基函數(shù)，對所述過程參數(shù)的數(shù)據(jù)序列進行五層小波分解；
[0015] 根據(jù)軟闊值法選取各層的闊值，屏蔽將最高頻率的兩層信號，獲取低頻信號；
[0016] 將所述低頻信號進行重構(gòu)，完成對所述過程參數(shù)的小波去噪。
[0017] 上述方案中，所述方法還包括:根據(jù)公式q
騎定所述高爐的一氧 化碳利用率化0;其中，
[0018] 所述(C0)為所述高爐煤氣中C0的含量百分比、所述(0)2)為所述高爐煤氣中C〇2的 含量百分比。
[0019] 上述方案中，所述方法還包括:根據(jù)公
確定所述高爐的透氣性指數(shù) S;其中，
[0020] 所述Pm為所述高爐的風量，所述Pf為所述高爐的風壓，所述Pd為所述高爐的頂壓。
[0021] 上述方案中，所述過程參數(shù)的狀態(tài)特征數(shù)據(jù)包括:透氣性指數(shù)、透氣性指數(shù)變化 率、全壓差、全壓差變化率、上升管頂溫、頂溫甩幅、鐵水娃含量、一氧化碳利用率、一氧化碳 利用率變化率、爐忍溫度、爐忍溫度變化率、冷卻水溫差及冷卻水溫差變化率。
[0022] 上述方案中，所述對所述過程參數(shù)的狀態(tài)特征數(shù)據(jù)進行線性相關分析包括：
[0023] 根據(jù)公式
計算所述狀態(tài)特征xi、yi之 間的線性相關系數(shù)R;其中，所述η為所述狀態(tài)特征數(shù)據(jù)的組數(shù)，所述i = 1，2，……η。
[0024] 上述方案中，所述利用K-means算法對所述狀態(tài)特征數(shù)據(jù)進行聚類，獲取所述高爐 的狀態(tài)類包括：
[0025] 從所述高爐狀態(tài)特征數(shù)據(jù)集X= {xj/xjERd，j = 1，2，......k}中選取k個初始參照 點 C1，C2,......Ck；
[0026] W所述Cl，C2，......Ck為參照點，對所述數(shù)據(jù)集X進行劃分，當確定dji(Xj，Ci) <djm (Xj，Cm)時，所述狀態(tài)特征Xj劃分至簇Wj中；
[0027] 分別計算簇W1，W2......Wk當前的質(zhì)屯、C;，C;……C;
[002引當確定對任意ie{l,......k}=(?，則確定所述.苗，與-------％為所述高爐狀態(tài) 的聚類結(jié)果;其中，
[0029] 所述m=l，......k;所述j = l，......k;所述i = l，......11;所述扣111;所述山1(刮，(3〇為 所述狀態(tài)特征Xj與所述Cl之間的歐式距離;所述cUUWm)所述狀態(tài)特征X為所述Cm之間的 歐式距離。
[0030] 上述方案中，所述方法還包括：
[0031] 根據(jù)公式
計算所述高爐狀態(tài)的聚類結(jié)果的聚合度J。
[0032] 本發(fā)明同時還提供一種高爐狀態(tài)聚類的裝置，所述裝置包括：
[0033] 采集單元，用于采集所述高爐狀態(tài)的過程參數(shù)，并對所述過程參數(shù)進行預處理；
[0034] 提取單元，用于提取所述過程參數(shù)的狀態(tài)特征數(shù)據(jù)；
[0035] 分析單元，用于對所述過程參數(shù)的狀態(tài)特征數(shù)據(jù)進行線性相關分析，確定所述狀 態(tài)特征數(shù)據(jù)之間的線性相關結(jié)果；
[0036] 聚類單元，用于當確定所述線性相關結(jié)果為線性無關時，利用K-means算法對所述 狀態(tài)特征數(shù)據(jù)進行聚類，獲取所述高爐狀態(tài)的聚類結(jié)果。
[0037] 本發(fā)明提供了一種高爐狀態(tài)聚類的方法及裝置，所述方法包括:采集所述高爐狀 態(tài)的過程參數(shù)，并對所述過程參數(shù)進行預處理;提取所述過程參數(shù)的狀態(tài)特征數(shù)據(jù);對所述 過程參數(shù)的狀態(tài)特征數(shù)據(jù)進行線性相關分析，確定所述狀態(tài)特征數(shù)據(jù)之間的線性相關結(jié) 果；當確定所述線性相關結(jié)果為線性無關時，利用K-means算法對所述狀態(tài)特征數(shù)據(jù)進行聚 類，獲取所述高爐狀態(tài)的聚類結(jié)果;如此，根據(jù)聚類結(jié)果對高爐狀態(tài)進行精確劃分，便于進 行與操作和指標的關聯(lián)性分析，W便高爐爐長掌控當前高爐狀態(tài)來精確指導高爐操作。
【附圖說明】
[0038] 圖1為本發(fā)明實施例一提供的高爐狀態(tài)聚類的方法流程示意圖；
[0039] 圖2為本發(fā)明實施例一提供的高爐狀態(tài)的聚類結(jié)果示意圖；
[0040] 圖3為本發(fā)明實施例二提供的高爐狀態(tài)聚類裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0041] 為了可W對高爐狀態(tài)進行精確分類，進而根據(jù)高爐狀態(tài)指導高爐操作，本發(fā)明提 供了一種高爐狀態(tài)聚類的方法及裝置，所述方法包括:采集所述高爐狀態(tài)的過程參數(shù)，并對 所述過程參數(shù)進行預處理;提取所述過程參數(shù)的狀態(tài)特征數(shù)據(jù);對所述過程參數(shù)的狀態(tài)特 征數(shù)據(jù)進行線性相關分析，確定所述狀態(tài)特征數(shù)據(jù)之間的線性相關結(jié)果；當確定所述線性 相關結(jié)果為線性無關時，利用K-means算法對所述狀態(tài)特征數(shù)據(jù)進行聚類，獲取所述高爐狀 態(tài)的聚類結(jié)果。
[0042] 下面通過附圖及具體實施例對本發(fā)明的技術方案做進一步的詳細說明。
[0043] 實施例一
[0044] 本實施例提供一種高爐狀態(tài)聚類的方法，如圖1所示，所述方法包括W下步驟：
[0045] 步驟110,采集所述高爐狀態(tài)的過程參數(shù)，并對所述過程參數(shù)進行預處理。
[0046] 本步驟中，在采集所述高爐狀態(tài)的過程參數(shù)之前，還需對所述高爐狀態(tài)進行描述 表征，確定過程參數(shù)。
[0047] 具體地，高爐的狀態(tài)主要包括:煤氣流狀態(tài)、出鐵狀態(tài)和高爐本體狀態(tài)。其中，高爐 煤氣流狀態(tài)主要反映煤氣流的發(fā)展情況，高爐全壓差體現(xiàn)了整體煤氣流的強弱。高爐爐頂 的頂溫反映了爐屯、氣流強度。煤氣流的流量、流速和全爐的通氣程度則體現(xiàn)在高爐透氣性 指數(shù)上。高爐的出鐵狀態(tài)主要體現(xiàn)在鐵水娃含量上，如果操作水平高，鐵水質(zhì)量高，則鐵水 娃含量穩(wěn)定。高爐的溫度場變化則體現(xiàn)在爐忍溫度和冷卻水溫差上，如果爐體溫度越高，爐 缸越活躍，則爐忍溫度和冷卻水溫差高而穩(wěn)定。另外，高爐運行良好，鐵礦石和焦炭則會充 分反應，整體利用率提高，爐頂煤氣中的二氧化碳C〇2比例則會增加，因此高爐一氧化碳利 用率是反映高爐整體運行質(zhì)量的重要狀態(tài)參數(shù)。
[0048] 因此，