基于小波变换的炉温预测模型设计*

周玉杰

(内蒙古科技大学稀土学院;内蒙古包头014010)

基于小波变换的炉温预测模型设计*

周玉杰

(内蒙古科技大学稀土学院;内蒙古包头014010)

钢铁是当今社会的重要生产资料，钢铁生产力水平是国家生产力水平的重要标志。在钢铁生产中炉温的控制是钢铁生产的重要环节，传统上主要依靠工人经验来进行炉温控制，误差较大，效率低下。针对以上问题本文提出了基于小波变换的炉温预测模型。首先建立起了铁水硅含量时间序列模型，在此基础上通过Mallat算法实现小波分解，完成了炉温预测模型的设计。

小波变换;炉温预测;时间序列

1 引言

在现代社会，钢铁是人类离不开的生产资料，是文明社会的骨骼［1］。钢铁生产与人类文明息息相关，因此钢铁冶炼技术直接决定了一个国家现代化水平和文明程度。在钢铁冶炼过程中，进行合理的炉温控制是减少能耗，提高钢铁冶炼的重要手段［2］。在实际的生产过程中，精确测量冶炼炉内的温度分布无法实现，这样要想进行炉温控制关键就是要建立炉温预测模型。

在钢铁冶炼过程中存在着这样的化学反应:

这个反应是一个吸热反应，在反应过程会对炉温产生较大的影响［3］。因此，通过硅含量的测定可以间接的判断炉温的变化。目前，铁水中的硅含量是由工人技师通过目测铁水沟里铁水的温度和铁花颜色来估计的，这要求工人有丰富的经验，误差很大。另外，虽然通过化验分析也可以准确检测出硅含量，但等待时间较长，不能适应生产的实时性需求。……