基于NARX神经网络的高炉冶炼过程Si元素的预测与智能控制

吴涛，吴崇，曹加旺，王一煜，张少杰，朱媛

（1. 中国地质大学武汉自动化学院 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室，湖北 武汉 430074;2. 中国地质大学武汉机械与电子信息学院，湖北 武汉 430070）

基于NARX神经网络的高炉冶炼过程Si元素的预测与智能控制

吴涛1，吴崇1，曹加旺1，王一煜1，张少杰2，朱媛1

（1. 中国地质大学武汉自动化学院 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室，湖北 武汉 430074;2. 中国地质大学武汉机械与电子信息学院，湖北 武汉 430070）

使用 NARX 动态神经网络建立高炉冶炼过程中 Si 元素的单步预测与双步预测模型，分析使用NARX神经网络建模在过程工业中进行动态控制的可行性。通过实验结果发现，单步预测的命中率（误差±0∶1）达到了近100%，而方向预测的正确率达到了80%。同时，双步预测的命中率也达到了近100%，而对变化方向的预测的准确率达到了90%，可以看出运用NARX 神经网络对高炉冶炼过程Si元素进行预测控制的可行性并具有较高的预测精度。

高炉冶炼；过程控制；预测控制；NARX 神经网络；时间序列预测

Abstract:NARX dynamic neural network was used to establish the step-ahead prediction network and two-step prediction network of Si element in blast furnace smelting process, and the feasibility of dynamic control in process industry using NARX neural network modeling was analyzed. The experimental results showed that the hit rate (error±0.1) of the single step was almost 100%, and the correct rate of the direction was 80%. At the same time, the hit rate of the two-step prediction was nearly 100%, and the accuracy of the forecasting direction was 90%. Therefore, the NARX dynamic neural network can be applied in the dynamic process control to get a good performance of prediction.

Key words:Blast furnace smelting process; Process control;Prediction control;NARX neural network;Time series prediction

随着“工业4.0”（我国称之为“中国制造2025”）[1]的到来，作为智能制造的一部分，过程工业的智能控制的大范围普及是必然趋势。冶金过程一直是一个复杂的，具有大时延，非线性，分布参数的过程控制模型[2]，其机理模型建模过于复杂，使得传统的控制方法，例如PID 控制算法等，很难达到理想的控制效果，因此，使用智能控制理论对其进行控制成了主要的研究趋势[3]。在高炉冶炼过程中，炉温的控制一直是至关重要的，其有效控制对提高控制稳定性和铁的质量都极为重要[4]。……