分布参数模型提升高炉炉温预测精度

本文主要探讨了"基于分布参数模型的高炉炉温预测"这一主题，发表在2014年9月的《控制理论与应用》(ControlTheory&Applications)第31卷第9期。高炉炉温作为高炉生产的关键指标，其稳定性和精确测量对于提升炼铁过程中的能源效率和产品质量至关重要。作者陈明、尹怡欣、祝乔和张海刚，来自北京科技大学自动化学院，他们采用分布参数系统的思想构建了一个偏微分方程预测控制系统。 研究者首先运用普通最小二乘法对模型参数进行估计，针对两种不同的参数估计算法进行了仿真对比分析，以评估它们在模型精度方面的效果。这种方法强调的是参数的静态估计，可能无法充分捕捉炉温变化中的动态特性。因此，他们引入了易适应参数估计方法（Flexible Least Square Method, FLS），这是一种能体现系数随时间变化的高级技术，旨在提高模型的预测准确性，更好地适应实际炉温的动态变化。 FLS方法的优势在于其灵活性，它能够实时调整模型参数，使得模型更贴近实际情况，从而提高了预报硅含量的命中率和精确度。通过仿真结果展示，可以明显看出基于分布参数模型结合FLS方法在炉温预测方面的优越性，无论是预测精度还是预报性能，都优于传统的参数估计方法。 本文的研究不仅提供了新的预测工具，还对工业生产实践具有重要的指导意义，特别是在优化高炉操作、减少能耗、保证产品质量等方面。此外，该研究也体现了控制理论与实际工业生产之间的紧密联系，展示了分布参数模型在复杂系统如高炉炉温控制中的应用前景。 整个研究遵循了严格的控制理论框架，并通过数值仿真验证了所提出的模型的有效性和实用性，为高炉炉温的实时监控和智能控制提供了理论基础。中图分类号TP274表明该研究属于自动化领域的热工控制部分，文献标识码A则表示文章质量达到了学术期刊的标准。