專(zhuān)利名稱(chēng)：：一種冶金加熱爐爐內(nèi)鋼坯溫度分布檢測(cè)的軟測(cè)量方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及冶金、軋鋼工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的檢測(cè)和控制領(lǐng)域，特別地，涉及一種冶金加熱爐爐內(nèi)鋼坯溫度分布的軟測(cè)量方法。
背景技術(shù)：
：冶金加熱爐是鋼材熱軋生產(chǎn)線上的關(guān)鍵設(shè)備之一，其主要作用是把爐內(nèi)鋼坯加熱到后續(xù)軋鋼工藝所要求的范圍內(nèi)，以保證鋼坯的正常軋制。因此，鋼坯在爐內(nèi)的溫度分布尤其是在出爐口處鋼坯表面和中心的溫度對(duì)于實(shí)現(xiàn)加熱爐的閉環(huán)最優(yōu)控制和預(yù)測(cè)鋼坯的軋制效果具有重要的意義，是加熱爐運(yùn)行中鋼坯加熱的主要質(zhì)量指標(biāo)。但是，至今在實(shí)際的工業(yè)生產(chǎn)中，人們還無(wú)法直接測(cè)量移動(dòng)鋼坯在爐內(nèi)的溫度分布，只能通過(guò)在出爐口安裝紅外溫度傳感器來(lái)測(cè)量出爐鋼坯的表面溫度。由于鋼坯從入爐到出爐往往長(zhǎng)達(dá)數(shù)小時(shí)，出爐口紅外測(cè)溫?cái)?shù)據(jù)無(wú)法反映鋼坯在爐內(nèi)移動(dòng)加熱過(guò)程中鋼坯溫度分布，同時(shí)，爐內(nèi)燃料燃燒產(chǎn)生了大量煙霧和灰塵以及高溫、富氧的爐內(nèi)燃燒環(huán)境使鋼坯表面生成厚厚的氧化鐵皮，紅外傳感器的非接觸測(cè)溫精度不高且故障頻繁。目前，大部分的工業(yè)加熱爐都留有較大的加熱裕量以彌補(bǔ)這一缺陷，自然增加了能耗和鋼坯加熱損耗，提高了生產(chǎn)成本。為克服以上加熱爐內(nèi)鋼坯加熱質(zhì)量不可直接檢測(cè)的問(wèn)題，人們提出了通過(guò)合理的加熱爐運(yùn)行數(shù)學(xué)模型來(lái)在線估計(jì)和預(yù)測(cè)爐內(nèi)鋼坯溫度分布(即軟測(cè)量)，實(shí)現(xiàn)加熱爐的最優(yōu)閉環(huán)控制?；谶@種思想，研究者們根據(jù)爐內(nèi)熱量傳遞機(jī)理，建立了許多用于爐內(nèi)鋼坯溫度分布的軟測(cè)量模型并在工業(yè)上應(yīng)用。然而，由于加熱爐燃燒和加熱過(guò)程的復(fù)雜性，爐內(nèi)溫度場(chǎng)和傳熱機(jī)理非常難以建模，致使軟測(cè)量精度和應(yīng)用效果往往不能保證。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明針對(duì)冶金加熱爐爐內(nèi)溫度分布無(wú)法直接測(cè)量，從而難以實(shí)現(xiàn)加熱爐的精確的先進(jìn)控制和預(yù)測(cè)鋼坯的軋制效果等問(wèn)題，提供一種冶金加熱爐爐內(nèi)鋼坯溫度分布檢測(cè)的軟測(cè)量方法。本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案和步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)的一種冶金加熱爐爐內(nèi)鋼坯溫度分布檢測(cè)的軟測(cè)量方法，包括以下步驟(1)選擇對(duì)鋼坯溫度分布有直接影響的30個(gè)生產(chǎn)測(cè)量參數(shù)作為軟測(cè)量模型的輔助變量，構(gòu)成測(cè)量參數(shù)向量X"(2)選擇表征爐內(nèi)移動(dòng)鋼坯溫度分布的三個(gè)變量作為軟測(cè)量變量，構(gòu)成軟測(cè)量參數(shù)向量i;;(3)從加熱爐中采集一組軟測(cè)量建模樣本集(;^:),/=1，2...^，構(gòu)成建模樣本矩陣JiX和lT;(4)對(duì)建模樣本矩陣X^和IT進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理，使得各變量均值為0、方差為1;(5)基于多元統(tǒng)計(jì)投影原理的偏最小二乘方法建立軟測(cè)量模型，f=;^，其中，e為軟測(cè)量模型參數(shù)矩陣，e的值由一個(gè)能最大保持輸出矩陣r的主元和輸入矩陣X的主元之間相關(guān)性的主元分解算法計(jì)算求??；(6)將當(dāng)前測(cè)量數(shù)據(jù)矩陣代入上述軟測(cè)量模型進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算，并把預(yù)測(cè)結(jié)果f進(jìn)行逆標(biāo)準(zhǔn)化、逆歸一化處理，得到工程單位意義下的爐內(nèi)鋼坯溫度分布預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)矩陣或向量；(7)每次得到新的輔助變量測(cè)量值，都按上述步驟16計(jì)算爐內(nèi)鋼坯溫度分布預(yù)測(cè)值；為保證長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行時(shí)軟測(cè)量的精度，對(duì)上述軟測(cè)量模型參數(shù)矩陣e定期進(jìn)行模型自動(dòng)校正。本發(fā)明的有益效果是(1)本發(fā)明的方法避開(kāi)了復(fù)雜的過(guò)程機(jī)理分析，現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施方便，而且軟測(cè)量精度高，尤其適用于類(lèi)似冶金加熱爐爐內(nèi)溫度分布檢測(cè)這樣的高維且過(guò)程數(shù)據(jù)非常豐富的工業(yè)場(chǎng)合；(2)本發(fā)明的方法能實(shí)現(xiàn)在盡可能保持r和t/的相關(guān)性的前提下進(jìn)行A:和Y的主元分解，使得最大限度地用輸入主元r來(lái)估計(jì)或預(yù)測(cè)輸出主元r，模型精度較其它方法提高許多；(3)本發(fā)明的方法用于實(shí)時(shí)監(jiān)控或指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)，能使產(chǎn)品質(zhì)量提高、產(chǎn)量增加，總體上實(shí)現(xiàn)冶金加熱爐的節(jié)能降耗。圖1為本發(fā)明實(shí)施中的硬件系統(tǒng)架構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)連接示意圖；圖2為本發(fā)明方法的硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施例方式下面對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案細(xì)節(jié)逐一詳細(xì)說(shuō)明，本發(fā)明的目的和效果將更加明顯。本發(fā)明的冶金加熱爐爐內(nèi)鋼坯溫度分布檢測(cè)的軟測(cè)量方法，包括以下步驟:(1)選擇對(duì)鋼坯溫度分布有直接影響的30個(gè)生產(chǎn)測(cè)量參數(shù)作為軟測(cè)量模型的輔助變量，構(gòu)成測(cè)量參數(shù)向量X,所選擇的30個(gè)生產(chǎn)測(cè)量輔助變量為預(yù)熱段上部溫度t01、預(yù)熱段下部溫度t02、加熱段上部?jī)蓚€(gè)溫度t03和t05、加熱段下部?jī)蓚€(gè)溫度t04和t06、均熱段上部?jī)蓚€(gè)溫度t07和t09、均熱段下部?jī)蓚€(gè)溫度t08和t10、爐頭段上部?jī)蓚€(gè)溫度tll和tl3、爐頭段下部?jī)蓚€(gè)溫度tl2和t14、加熱段上部燃料流量g01、加熱段下部燃料流量g02、均熱段上部燃料流量g03、均熱段下部燃料流量g04、爐頭段上部燃料流量g05、爐頭段下部燃料流量g06、加熱段上部空氣流量a01、加熱段下部空氣流量a02、均熱段上部空氣流量a03、均熱段下部空氣流量a04、爐頭段上部空氣流量a05、爐頭段下部空氣流量a06、爐膛壓力p01、燃料總管壓力p02、空氣總管壓力p03、煙氣含氧量o01。所組合構(gòu)成的測(cè)量參數(shù)向量A為Zm=[t01102t03t04105t06107108t09tlOtilt12113t14gOlg02g03g04g05g06a01a02a03a04a05a06p01p02p03oOl]。(2)選擇表征爐內(nèi)移動(dòng)鋼坯溫度分布的三個(gè)變量作為軟測(cè)量變量，構(gòu)成軟測(cè)量參數(shù)向量i;。所選擇的3個(gè)軟測(cè)量變量為鋼坯下表面溫度T—1、鋼坯中心溫度T—2和鋼坯上表面溫度T一3。所組合構(gòu)成的軟測(cè)量參數(shù)向量i;為&=[T—1T—2T—3]。(3)從加熱爐中采集一組軟測(cè)量建模樣本集(JC，r:)，hl，2…AW，構(gòu)成建模樣本矩陣^X和JT。由建模樣本集(《,《),"1,2…AW，所構(gòu)成的建模樣本矩陣為器=[《《……《fyr=!7:};2……4柳f其中，X二是測(cè)量參數(shù)向量J^的第/個(gè)樣本點(diǎn)的樣本值，^是軟測(cè)量參數(shù)向量&的第/個(gè)樣本點(diǎn)的樣本值，NN是建模樣本集中的樣本點(diǎn)數(shù)(取值在500到1000之間)。(4)對(duì)建模樣本矩陣xsr和JT進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理(使得各變量均值為0、方差為1)。對(duì)建模樣本矩陣jor和iT進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理(使得各變量均值為o、方差為i)時(shí)，所采用的具體公式為MV臺(tái)AW臺(tái)m蕭-i臺(tái)'w層-i臺(tái)歸一化計(jì)算輝；-^，y^JZzJZ式中，^，4^，4分別是對(duì)應(yīng)于;^和iT的均值和方差。按某種合適的比例(例如7:3或6:4)將建模樣本矩陣中AW個(gè)樣本點(diǎn)采樣數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練樣本矩陣(點(diǎn)數(shù)設(shè)為AO和測(cè)試樣本矩陣(點(diǎn)數(shù)為AW-AO，則得到由訓(xùn)練樣本矩陣構(gòu)成的、J^和JT的輸入矩陣X和輸出矩陣y(點(diǎn)數(shù)均為AO，X的每一行是一個(gè)輸入向量，r的每一行是一個(gè)輸出向量。(5)基于多元統(tǒng)計(jì)投影原理的偏最小二乘方法建立軟測(cè)量模型，f=;^，其中，^為軟測(cè)量模型參數(shù)矩陣，e的值由一個(gè)能最大保持輸出矩陣r的主元和輸入矩陣X的主元之間相關(guān)性的主元分解算法計(jì)算求取。所建立的偏最小二乘軟測(cè)量模型"，^=/>5^中，X是上述輸入矩陣，f是上述輸出矩陣:r的軟測(cè)量預(yù)測(cè)值，e為軟測(cè)量模型參數(shù)矩陣(值由一個(gè)能最大保持輸出矩陣y的主元和輸入矩陣x的主元之間相關(guān)性的主元分解算法計(jì)算求取)，P和2分別是關(guān)于^和y的負(fù)荷矩陣，5是內(nèi)部關(guān)系系數(shù)矩陣。在上述軟測(cè)量模型中，當(dāng)確定了參數(shù)矩陣p以后，對(duì)于任意,時(shí)刻的當(dāng)前實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)按;^排列順序經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理后得到的一個(gè)輸入向量x,，利用軟測(cè)量模型《=1^可以得到同一時(shí)刻的軟測(cè)量預(yù)測(cè)輸出向量《。(6)將當(dāng)前測(cè)量數(shù)據(jù)矩陣代入上述軟測(cè)量模型進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算，并把預(yù)測(cè)結(jié)果f進(jìn)行逆標(biāo)準(zhǔn)化、逆歸一化處理，得到工程單位意義下的爐內(nèi)鋼坯溫度分布預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)矩陣或向量。將軟測(cè)量模型計(jì)算的預(yù)測(cè)結(jié)果^或《進(jìn)行逆標(biāo)準(zhǔn)化、逆歸一化處理時(shí)，采用的具體公式為A=ov*7+F或J^=o>y*《+]^式中，^，cr^是前面進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化時(shí)的均值和方差。(7)每次得到新的輔助變量測(cè)量值，都按上述16計(jì)算爐內(nèi)鋼坯溫度分布預(yù)測(cè)值。(8)為保證長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行時(shí)軟測(cè)量的精度，對(duì)上述軟測(cè)量模型參數(shù)矩陣^定期(24小時(shí)或48小時(shí))進(jìn)行模型自動(dòng)校正。對(duì)軟測(cè)量模型參數(shù)矩陣e定期進(jìn)行模型自動(dòng)校正時(shí)，采用的校正公式為《+1,+;t*r("f//其中，《+1為下一運(yùn)行周期內(nèi)的模型參數(shù)矩陣，《為本次運(yùn)行周期內(nèi)的模型參數(shù)矩陣，4和《分別為鋼坯上下表面紅外溫度檢測(cè)儀(安裝于爐出口處)在本次運(yùn)行周期內(nèi)總體測(cè)量值(矩陣)和相應(yīng)軟測(cè)量預(yù)測(cè)值(矩陣)；義為尺度校正因子；r為校正模型的維數(shù)轉(zhuǎn)換矩陣，它將兩變量的紅外測(cè)溫?cái)?shù)據(jù)(代表鋼坯上、下表面溫度)矩陣經(jīng)過(guò)加權(quán)調(diào)制成三變量的溫度檢測(cè)矩陣(代表鋼坯上表面、中心、下表面溫度)；//為軟測(cè)量模型參數(shù)校正矩陣。軟測(cè)量模型自動(dòng)校正公式中，尺度校正因子義取值在01.0之間，維數(shù)轉(zhuǎn)換矩陣r形式為1001，其中M，/^為加權(quán)調(diào)制系數(shù)，取值皆為01.0之間；參數(shù)校正矩陣//的行數(shù)為本次運(yùn)行周期內(nèi)1;和《的測(cè)量值點(diǎn)數(shù)(一般300500點(diǎn))、列數(shù)為最佳主元個(gè)數(shù)，//的內(nèi)部元素值通過(guò)對(duì)上述建模樣本矩陣I，IT的統(tǒng)計(jì)回歸分析得到，取值皆為01.0之間。下面通過(guò)一個(gè)典型的實(shí)施案例并結(jié)合附圖，詳細(xì)闡述本發(fā)明的具體實(shí)施方式。1工業(yè)背景圖1是一個(gè)典型的推鋼式板坯加熱爐及其爐內(nèi)鋼坯溫度分布示意圖，該加熱爐由預(yù)熱段、加熱段、均熱段和爐頭段構(gòu)成，每段分上下兩個(gè)段區(qū)，除預(yù)熱段外，其余三個(gè)燃燒段每段均設(shè)有上下燒嘴1，使用天然氣或混合煤氣作為燃料，爐內(nèi)鋼坯2由水冷滑管3支持，并在推鋼機(jī)4的推動(dòng)下不斷由入爐口5向爐出口6方向移動(dòng)。出爐鋼坯沿著輥道送往后續(xù)軋機(jī)，經(jīng)粗軋、精軋等工序，制成成品或半成品。這一過(guò)程的反復(fù)運(yùn)行，便構(gòu)成加熱爐的連續(xù)生產(chǎn)過(guò)程。燃料氣和空氣經(jīng)管道7和8送入爐膛，燃燒后煙氣沿?zé)煹?排出。當(dāng)鋼坯推出爐外時(shí)，在出爐口上下側(cè)設(shè)置了紅外測(cè)溫儀IO檢測(cè)鋼坯溫度。為實(shí)現(xiàn)鋼坯加熱到目標(biāo)溫度的連續(xù)生產(chǎn)，通常采用計(jì)算機(jī)集散控制系統(tǒng)(DCS)對(duì)設(shè)備的運(yùn)行加以控制和操作，主要的過(guò)程變量和質(zhì)量變量如表1所示。表1軋鋼加熱爐的過(guò)程變量和質(zhì)量變量分布<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>2實(shí)施中的硬件系統(tǒng)架構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)連接為現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施應(yīng)用而集成的硬件系統(tǒng)依托Internet網(wǎng)絡(luò)連結(jié)的三層體系結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，如圖2所示，分別為下層為本發(fā)明中與冶金加熱爐生產(chǎn)過(guò)程主控DCS進(jìn)行數(shù)據(jù)交互的數(shù)據(jù)接口機(jī)ll，它通過(guò)DCS數(shù)據(jù)電纜與DCS設(shè)備12連結(jié)。中間層為一臺(tái)高性能的、達(dá)到防爆防塵標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器13，如惠普服務(wù)器、戴爾服務(wù)器等，本發(fā)明的軟測(cè)量模型計(jì)算和參數(shù)矩陣自動(dòng)校正在這一層實(shí)現(xiàn)。上層是監(jiān)控工作站14，本方法中所有人一機(jī)交互操作和信息顯示都在這些監(jiān)控工作站中實(shí)現(xiàn)。3實(shí)施步驟及技術(shù)內(nèi)容第一步在線采集冶金加熱爐生產(chǎn)過(guò)程的操作運(yùn)行數(shù)據(jù)選擇30個(gè)生產(chǎn)測(cè)量輔助變量和3個(gè)軟測(cè)量變量，分別為z=[t01t02t03t04t05t06t07t08t09tlOtilt12U3t14gOlg02g03g04g05g06a01a02a03a04a05a06p01p02p03。01]^二[T一1T一2T_3]一般，每種鋼坯規(guī)格的正常運(yùn)行數(shù)據(jù)需連續(xù)采集48小時(shí)以上(數(shù)據(jù)庫(kù)采集周期1030秒可設(shè)，下同)并保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中；不同鋼坯規(guī)格的切換操作數(shù)據(jù)需至少一個(gè)完整的切換周期并保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中；過(guò)程開(kāi)車(chē)過(guò)程運(yùn)行數(shù)據(jù)(持續(xù)約24小時(shí)以上)并保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中；過(guò)程的正常停車(chē)過(guò)程運(yùn)行數(shù)據(jù)(持續(xù)約20小時(shí)以上)并保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中；第二步由建模樣本集(《，7》=1，2'''皿，構(gòu)成的建模樣本矩陣為-<formula>formulaseeoriginaldocumentpage12</formula>其中，^二是測(cè)量參數(shù)向量^m的第/個(gè)樣本點(diǎn)的樣本值，K是軟測(cè)量參數(shù)向量&的第z'個(gè)樣本點(diǎn)的樣本值，麗是建模樣本集中的樣本點(diǎn)數(shù)(取值在500到1000之間)。第三步對(duì)采集得到的數(shù)據(jù)按相應(yīng)公式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理，得到輸入矩陣I和輸出矩陣y，所采用的具體公式為均值計(jì)算層*層臺(tái)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage12</formula>第四步計(jì)算偏最小二乘軟測(cè)量模型^=^^^=^^^"。義是上述輸入矩陣，f是上述輸出矩陣y的軟測(cè)量預(yù)測(cè)值，^為軟測(cè)量模型參數(shù)矩陣(值由一個(gè)能最大保持輸出矩陣y的主元和輸入矩陣X的主元之間相關(guān)性的主元分解算法計(jì)算求取)，？和2分別是關(guān)于義和y的負(fù)荷矩陣，B是內(nèi)部關(guān)系系數(shù)矩陣。在上述軟測(cè)量模型中，當(dāng)確定了參數(shù)矩陣^以后，對(duì)于任意f時(shí)刻的當(dāng)前實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)按^m排列順序經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理后得到的一個(gè)輸入向量A'，利用軟測(cè)量模型S=可以得到同一時(shí)刻的軟測(cè)量預(yù)測(cè)輸出向量"。根據(jù)計(jì)算結(jié)果得到的各向量^《，6，構(gòu)造X，Y的負(fù)荷矩陣^和0，以及構(gòu)造主元回歸矩陣5，并按0=/^^求取軟測(cè)量模型參數(shù)矩陣入當(dāng)PLS模型的主元數(shù)目取為4時(shí)，模型參數(shù)矩陣^的取值為一個(gè)30X3數(shù)據(jù)矩陣，元素值在一0.5到0.5之間。第五步軟測(cè)量預(yù)測(cè)值計(jì)算并進(jìn)行逆標(biāo)準(zhǔn)化、逆歸一化計(jì)算，每次得到新的輔助變量測(cè)量值，都按^==Pfi&計(jì)算軟測(cè)量模型預(yù)測(cè)值。本次實(shí)施案例中，模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值最大相對(duì)誤差小于4%，滿(mǎn)足工業(yè)應(yīng)用的精度要求。第六步軟測(cè)量模型參數(shù)自動(dòng)校正，校正算法為^'-《+"r(^-《fw。本次實(shí)施案例中，校正公式參數(shù)設(shè)置為2取值0.45，維數(shù)轉(zhuǎn)換矩陣r中0'63，/^=0'37為加權(quán)調(diào)制系數(shù)，取值皆為01.0之間；參數(shù)校正矩陣^的內(nèi)部元素取值皆為01.0之間。以上即為本發(fā)明一個(gè)具體、完整的實(shí)施過(guò)程，該例用來(lái)解釋說(shuō)明本發(fā)明的用法而非對(duì)本發(fā)明進(jìn)行限制。在本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)進(jìn)行的任何改變，都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。權(quán)利要求1.一種冶金加熱爐爐內(nèi)鋼坯溫度分布檢測(cè)的軟測(cè)量方法，其特征在于，包括以下步驟(1)選擇對(duì)鋼坯溫度分布有直接影響的30個(gè)生產(chǎn)測(cè)量參數(shù)作為軟測(cè)量模型的輔助變量，構(gòu)成測(cè)量參數(shù)向量Xm。(2)選擇表征爐內(nèi)移動(dòng)鋼坯溫度分布的三個(gè)變量作為軟測(cè)量變量，構(gòu)成軟測(cè)量參數(shù)向量Ym。(3)從加熱爐中采集一組軟測(cè)量建模樣本集i＝1，2...NN，構(gòu)成建模樣本矩陣XX和YY。(4)對(duì)建模樣本矩陣XX和YY進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理，使得各變量均值為0、方差為1。(5)基于多元統(tǒng)計(jì)投影原理的偏最小二乘方法建立軟測(cè)量模型，其中，θ為軟測(cè)量模型參數(shù)矩陣，θ的值由一個(gè)能最大保持輸出矩陣Y的主元和輸入矩陣X的主元之間相關(guān)性的主元分解算法計(jì)算求取。(6)將當(dāng)前測(cè)量數(shù)據(jù)矩陣代入上述軟測(cè)量模型進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算，并把預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行逆標(biāo)準(zhǔn)化、逆歸一化處理，得到工程單位意義下的爐內(nèi)鋼坯溫度分布預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)矩陣或向量。(7)每次得到新的輔助變量測(cè)量值，都按上述步驟1～6計(jì)算爐內(nèi)鋼坯溫度分布預(yù)測(cè)值。(8)為保證長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行時(shí)軟測(cè)量的精度，對(duì)上述軟測(cè)量模型參數(shù)矩陣θ定期進(jìn)行模型自動(dòng)校正。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軟測(cè)量方法，其特征在于，所述步驟(1)中，所選擇的30個(gè)生產(chǎn)測(cè)量輔助變量為預(yù)熱段上部溫度t01、預(yù)熱段下部溫度t02、加熱段上部?jī)蓚€(gè)溫度t03和t05、加熱段下部?jī)蓚€(gè)溫度t04和t06、均熱段上部?jī)蓚€(gè)溫度t07和t09、均熱段下部?jī)蓚€(gè)溫度t08和t10、爐頭段上部?jī)蓚€(gè)溫度tll和t13、爐頭段下部?jī)蓚€(gè)溫度t12和t14、加熱段上部燃料流量g01、加熱段下部燃料流量g02、均熱段上部燃料流量g03、均熱段下部燃料流量g04、爐頭段上部燃料流量g05、爐頭段下部燃料流量g06、加熱段上部空氣流量a01、加熱段下部空氣流量a02、均熱段上部空氣流量a03、均熱段下部空氣流量a04、爐頭段上部空氣流量a05、爐頭段下部空氣流量a06、爐膛壓力p01、燃料總管壓力p02、空氣總管壓力p03、煙氣含氧量001。所組合構(gòu)成的測(cè)量參數(shù)向量A為X,=[t01102t03t04t05t06t07t08t09tlOtilt12t13t14g01g02g03g04g05g06aOla02a03a04a05a06p01p02p03oOl]。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軟測(cè)量方法，其特征在于，所述步驟(2)中，所選擇的3個(gè)軟測(cè)量變量為鋼坯下表面溫度T—1、鋼坯中心溫度T—2和鋼坯上表面溫度T—3。所組合構(gòu)成的軟測(cè)量參數(shù)向量i;為4=[T—1T—2T—3]。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軟測(cè)量方法，其特征在于，所述步驟(3)中，由建模樣本集(《,:C),hl，2…AW，所構(gòu)成的建模樣本矩陣為JTf:};2……r，f;其中，義二是測(cè)量參數(shù)向量^的第/個(gè)樣本點(diǎn)的樣本值，K是軟測(cè)量參數(shù)向量&的第f個(gè)樣本點(diǎn)的樣本值，NN是建模樣本集中的樣本點(diǎn)數(shù)，其取值在500到1000之間。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軟測(cè)量方法，其特征在于，所述步驟(4)中，對(duì)建模樣本矩陣JiT和lT進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理時(shí)，所采用的具體公式為均值計(jì)算i=lt^r,，^=l|;w層臺(tái)'層臺(tái)'"層-l臺(tái)層-l臺(tái)歸一化計(jì)算；^,=^^,7};=^^式中，^，4，巧,4分別是對(duì)應(yīng)于1和y7的均值和方差。按比例將建模樣本矩陣中AW個(gè)樣本點(diǎn)采樣數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練樣本矩陣和測(cè)試樣本矩陣，則得到由訓(xùn)練樣本矩陣構(gòu)成的、J^和77的輸入矩陣義和輸出矩陣1SZ的每一行是一個(gè)輸入向量，y的每一行是一個(gè)輸出向量。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軟測(cè)量方法，其特征在于，所述步驟(5)中，所建立的偏最小二乘軟測(cè)量模型^>=;^^=/^^中，x是上述輸入矩陣，f是上述輸出矩陣r的軟測(cè)量預(yù)測(cè)值；^為軟測(cè)量模型參數(shù)矩陣，其值由一個(gè)能最大保持輸出矩陣y的主元和輸入矩陣AT的主元之間相關(guān)性的主元分解算法計(jì)算求取；P和2分別是關(guān)于義和r的負(fù)荷矩陣，S是內(nèi)部關(guān)系系數(shù)矩陣。在上述軟測(cè)量模型中，當(dāng)確定了參數(shù)矩陣e以后，對(duì)于任意r時(shí)刻的當(dāng)前實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)按;^排列順序經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理后得到的一個(gè)輸入向量《，利用軟測(cè)量模型《=^^可以得到同一時(shí)刻的軟測(cè)量預(yù)測(cè)輸出向量卩。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軟測(cè)量方法，其特征在于，所述步驟(6)中，將軟測(cè)量模型計(jì)算的預(yù)測(cè)結(jié)果f或i;進(jìn)行逆標(biāo)準(zhǔn)化、逆歸一化處理時(shí)，采用的具體公式為式中，F(xiàn),c4是前面進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化時(shí)的均值和方差。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軟測(cè)量方法，其特征在于，所述步驟(8)中，對(duì)軟測(cè)量模型參數(shù)矩陣^定期進(jìn)行模型自動(dòng)校正時(shí)，采用的校正公式為-《+1=《"，一}^//;其中，《+1為下一運(yùn)行周期內(nèi)的模型參數(shù)矩陣，^為本次運(yùn)行周期內(nèi)的模型參數(shù)矩陣，K和《分別為鋼坯上下表面紅外溫度檢測(cè)儀在本次運(yùn)行周期內(nèi)總體測(cè)量值和相應(yīng)軟測(cè)量預(yù)測(cè)值；A為尺度校正因子；r為校正模型的維數(shù)轉(zhuǎn)換矩陣，它將兩變量的紅外測(cè)溫?cái)?shù)據(jù)矩陣經(jīng)過(guò)加權(quán)調(diào)制成三變量的溫度檢測(cè)矩陣；//為軟測(cè)量模型參數(shù)校正矩陣。軟測(cè)量模型自動(dòng)校正公式中，尺度校正因子;i取值在01.0之間，維數(shù)轉(zhuǎn)換矩陣r形式為1001，其中A,A為加權(quán)調(diào)制系數(shù)，取值皆為01.0之間；參數(shù)校正矩陣/Z的行數(shù)為本次運(yùn)行周期內(nèi)K和《的測(cè)量值點(diǎn)數(shù)(一般300500點(diǎn))、列數(shù)為最佳主元個(gè)數(shù)，//的內(nèi)部元素值通過(guò)對(duì)上述建模樣本矩陣x^,yr的統(tǒng)計(jì)回歸分析得到，取值皆為01.0之間。全文摘要本發(fā)明公開(kāi)了一種冶金加熱爐爐內(nèi)鋼坯溫度分布檢測(cè)的軟測(cè)量方法，該方法選取影響爐內(nèi)鋼坯溫度分布的若干關(guān)鍵變量構(gòu)造過(guò)程檢測(cè)變量集，運(yùn)用基于多元統(tǒng)計(jì)投影原理的偏最小二乘技術(shù)建立冶金加熱爐鋼坯溫度分布變量和過(guò)程檢測(cè)變量之間的軟測(cè)量模型，并通過(guò)交叉檢驗(yàn)技術(shù)來(lái)決定最佳主元個(gè)數(shù)。本發(fā)明的方法避開(kāi)了復(fù)雜的過(guò)程機(jī)理分析，現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施方便，而且軟測(cè)量精度高，尤其適用于類(lèi)似冶金加熱爐爐內(nèi)溫度分布檢測(cè)這樣的高維且過(guò)程數(shù)據(jù)非常豐富的工業(yè)場(chǎng)合；本發(fā)明可用于實(shí)時(shí)監(jiān)控或指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)，能使產(chǎn)品質(zhì)量提高、產(chǎn)量增加，總體上實(shí)現(xiàn)冶金加熱爐的節(jié)能降耗。文檔編號(hào)G01K13/00GK101509812SQ200810163148公開(kāi)日2009年8月19日申請(qǐng)日期2008年12月18日優(yōu)先權(quán)日2008年12月18日發(fā)明者麗杜,軍梁申請(qǐng)人:浙江大學(xué)