一种高炉炉料轨迹模型构建方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114139438A(43)申请公布日2022.03.04(21)申请号202111244739.3G06T3/40(2006.01)(22)申请日2021.10.26G06F111/06(2020.01)G06F113/08(2020.01)(71)申请人中冶南方工程技术有限公司G06F119/14(2020.01)地址430223湖北省武汉市东湖新技术开发区大学园路33号(72)发明人高田翔叶理德李清忠刘书文余成明(74)专利代理机构北京大诚新创知识产权代理有限公司11848代理人张伟星(51)Int.Cl.G06F30/27(2020.01)G06F30/17(2020.01)G06F30/28(2020.01)G06N3/12(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称一种高炉炉料轨迹模型构建方法(57)摘要本发明涉及一种高炉炉料轨迹模型构建方法，对高炉炉料下降过程进行建模，得到初始炉料轨迹模型公式，获取真实料面形状数据，根据所述真实料面形状数据以及所述模拟料面形状数据通过遗传算法对所述初始炉料轨迹模型公式中的模型参数进行寻优比较最优个体的误差值，若小于之前的最小误差则用此个体的染色体参数更新炉料轨迹模型公式中的参数。上述方法建模过程简洁且提高了模型的准确率。CN114139438ACN114139438A权利要求书1/2页1.一种高炉炉料轨迹模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤，S1，对高炉炉料下降过程进行建模，得到初始炉料轨迹模型公式，所述初始炉料轨迹模型公式如下：H＝vtcosα+0.5gt2；R＝vtsinα；其中，v为炉料滑出溜槽时的速度，α为溜槽的倾斜角度，r为料流阀的水力学半径，H为溜槽出口到料面的距离，t为炉料在空中运动的时间，R为炉料落点距溜槽出口的横向距离，a、b、c、d、e为模型参数；S2，获取料面数据集，并将所述料面数据集输入至所述初始炉料轨迹模型公式中计算得到炉料在炉喉部位落点位置的集合，根据所述料面数据集以及所述炉料在炉喉部位落点位置的集合得到模拟料面形状数据；S3，获取真实料面形状数据，根据所述真实料面形状数据以及所述模拟料面形状数据通过遗传算法对所述初始炉料轨迹模型公式中的模型参数进行寻优操作，对所述初始炉料轨迹模型公式中的模型参数进行迭代更新，得到炉料轨迹模型。2.根据权利要求1所述的高炉炉料轨迹模型构建方法，其特征在于，所述S3中获取所述真实料面形状数据具体为，通过雷达扫描检测出炉顶料面的真实料面形状数据，所述真实料面形状数据为固定长度的离散点向量S。3.根据权利要求2所述的高炉炉料轨迹模型构建方法，其特征在于，所述S3中根据所述真实料面形状数据以及所述模拟料面形状数据通过遗传算法对所述初始炉料轨迹模型公式中的模型参数进行寻优操作，对所述初始炉料轨迹模型公式中的模型参数进行迭代更新具体为：S301、设定所述模型参数的解空间下限以及解空间上限，通过染色体编码方法构建初始种群，将所述初始种群中的所有种群个体分别输入至所述初始炉料轨迹模型公式中得到种群个体的模拟料面形状数据，其中所述模拟料面形状数据为固定长度的离散点向量C；S302、对所述离散点向量S进行插值或剔除处理，使所述真实料面形状数据的离散点向量S长度与所述模拟料面形状数据的离散点向量C长度相同，将所述离散点向量S、C输入至适用度函数得到该种群个体的适用度，所述适用度函数为离散点向量的二范数的相反数，所述适用度函数f具体为：S303、将种群个体的适用度按照降序后，保留前N个所述种群个体；S304、对保留的所述种群个体进行交叉变异操作，得到下一代种群，将当前种群中的种群个体输入至所述初始炉料轨迹模型公式中得到种群个体的模拟料面形状数据后，重复进行上述S303、S304操作，直至迭代次数等于预设迭代次数进入步骤S305；S305、选取适用度最大的种群个体并根据选取的种群个体对所述初始炉料轨迹模型公式中的模型参数进行迭代更新，得到炉料轨迹模型。2CN114139438A权利要求书2/2页4.根据权利要求3所述的高炉炉料轨迹模型构建方法，其特征在于，所述S301中通过染色体编码方法构建初始种群具体为：染色体编码方法采用浮点数编码，所述初始种群的种群个体包括有模型参数a、b、c、d、e。5.根据权利要求4所述的高炉炉料轨迹模型构建方法，其特征在于，所述S304中对保留的所述种群个体进行交叉变异操作，得到下一代种群操作具体为：对保留的所述种群个体通过交叉算子进行基因交叉处理，将两个相互配对的种群个体通过单点交叉的方式相互交换基因，得到下一代种群个体；对保留的所述种群个体通过变异算子进行基因变异处理，确定种群个体中的基因变异位置后，通过基本位变