硅锰合金熔炼炉渣成分软测量：ADE-RLSSVM模型

"硅锰合金埋弧熔炼过程中炉渣成分软测量 (2011年)" 在硅锰合金的生产过程中，尤其是采用埋弧熔炼技术时，炉渣成分的准确检测是一项挑战。针对这一问题，研究者提出了一种创新的软测量模型，即基于自适应差分进化（ADE）优化的约减最小二乘支持向量机（RLSSVM）模型。该模型旨在通过实时监测和分析硅锰合金熔炼过程中的工况参数，来估算炉渣的成分，从而避免直接取样分析带来的不便和潜在误差。 该模型的核心在于两步处理。首先，通过斯密特正交变换，将原始的工况参数转换到高维特征空间，提取出核矩阵的基。这种方法有助于捕捉到数据之间的非线性关系，提高预测的准确性。其次，利用DirectKernelPLS（直接核偏最小二乘）回归方法构建约减最小二乘支持向量机模型。这种模型能够有效地减少输入变量的数量，同时保持模型的预测能力，使得计算复杂度降低，提高运算效率。 接着，研究者引入了自适应差分进化算法来优化RLSSVM的两个关键参数：核参数和正则化参数。差分进化算法是一种全局优化策略，它能以最小化训练样本的均方差为目标，寻找最优参数组合，以提高模型对未知数据的泛化能力。通过这种优化，模型能够更准确地拟合实际的炉渣成分变化。 将该ADE-RLSSVM模型应用到30MW硅锰合金的冶炼过程中，结果显示模型的测量值与实际炉渣成分的相对误差最大不超过7.3%，并且整个计算过程只需要21分钟，表明了模型的高效性和实用性。这样的软测量模型对于提高硅锰合金生产过程的控制精度，降低能源消耗，提升产品质量具有重要意义。 关键词涉及的技术和概念包括：埋弧炉工艺、炉渣成分分析、差分进化算法、最小二乘支持向量机（LS-SVM）以及斯密特正交化。这些技术在冶金工程和自动控制领域中都有广泛的应用，特别是对于复杂工业过程的在线监测和控制提供了有力的工具。这篇论文的研究成果不仅对硅锰合金生产有直接影响，也为其他金属合金的熔炼过程提供了参考。