铜转炉吹炼关键参数动态预测：核偏LSM应用与在线剔除方法

本文主要探讨了"基于核偏最小二乘法的动态预测模型在铜转炉吹炼中的应用"这一主题。铜转炉吹炼是一个关键的工业过程，其中精确的参数预测对于优化生产效率、降低成本和保证产品质量至关重要。作者宋海鹰、桂卫华、阳春华和彭小奇针对这一挑战，提出了一个创新的方法。 他们构建的动态预测模型采用了核偏最小二乘法（Kernel Partial Least Squares，KPLS），这是一种非线性回归分析技术，特别适合处理复杂的数据结构和非线性关系。模型的核心在于使用滑动窗口策略，即通过不断地更新数据集来适应过程中的变化，确保模型的实时性和准确性。这种策略允许模型在新的观测值到来时自我调整，避免了传统静态模型可能因数据变化而失效的问题。 异常样本剔除是动态建模中的一个重要环节，文中提出的在线式剔除方法能够有效地识别和排除过程中的异常数据，保证模型的稳健性和预测的可靠性。异常样本可能是由于设备故障、测量误差或工艺波动导致的，剔除这些异常值有助于提高模型的预测精度。 通过对风量和氧量这两个关键操作参数的预测，仿真研究结果显示了模型的优异性能。风量预测的相对均方根误差小于10%，氧量预测的相对均方根误差小于19%，这表明模型具有良好的泛化能力，即使面对未见过的数据也能保持稳定的预测效果，以及很强的鲁棒性，能够在各种工况下提供准确的预测。 最终，这个动态预测模型成功地应用于某铜转炉的吹炼辅助决策系统中，显著提升了生产过程的控制精度和决策支持，证明了其在实际工业环境中的实用价值。整体来说，这篇论文的研究成果为铜转炉吹炼过程中的参数预测提供了一种先进且有效的工具，对于提高冶炼行业的自动化水平和技术水平具有重要意义。