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摘要：本发明属于钢铁冶金技术领域，具体为一种基于即时学习的转炉炼钢终点碳温实时在线预测方法和系统，通过即时学习算法实时查询历史数据库中的相似样本，选取最优的相似样本进行建模，能够根据当前炉次的信息计算出跟当前炉次最为匹配的模型参数，避免了离线全局模型的局限性，有效提高了模型的预测精度。
主权项：1.一种基于即时学习的转炉炼钢终点碳温实时在线预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建转炉生产数据库，存储历史炉次工艺参数和检测结果数据集，实时同步当前炉次工艺参数和检测结果数据集；S2、当前炉次转炉副枪TSC测量完成后，从转炉生产数据库中提取当前炉次TSC检测结果和主吹阶段工艺参数作为特征项，采用即时学习的相似性度量方法，在历史炉次中寻找与当前炉次相似性高的炉次作为局部建模的样本集；S3、基于转炉脱碳机理方程和升温机理方程，以相似性高的历史炉次作为局部样本集进行局部建模，采用信赖域反射算法反向求解局部样本的脱碳系数并将其作为当前炉次的脱碳系数，采用多元线性回归算法反向求解局部样本集的升温系数并将其作为当前炉次的升温系数；S4、将求解的脱碳系数和升温系数代入转炉脱碳机理方程和升温机理方程，构建当前炉次终点碳含量和温度的动态预测模型；S5、以当前炉次TSC检测结果作为碳含量和温度的预测初始值，将实时工艺参数输入动态预测模型，通过模型实时在线计算输出不同时刻碳含量和温度预测值，直至达到转炉炼钢终点目标。
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百度查询： 北京科技大学 新余钢铁股份有限公司 一种基于即时学习的转炉炼钢终点碳温实时在线预测方法和系统
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