【摘 要】
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针对高炉（BF）生产过程中炉况状态难以诊断的问题,提出一种基于料面温度场特征信息的高炉炉况最小二乘支持向量机（LS-SVM）诊断方法.根据高炉炉顶红外图像和过程检测数据,采用信息
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针对高炉（BF）生产过程中炉况状态难以诊断的问题,提出一种基于料面温度场特征信息的高炉炉况最小二乘支持向量机（LS-SVM）诊断方法.根据高炉炉顶红外图像和过程检测数据,采用信息融合技术建立高炉料面温度场.提取与炉况有关的料面温度场的特征信息,将特征信息作为炉况诊断模型的输入.采用最小二乘支持向量机构造炉况诊断模型,计算高炉运行状态.现场数据验证表明,该方法充分利用了温度场和炉况的关系,具有较好的诊断效果,能够有效地帮助现场操作人员及时发现异常炉况,稳定高炉运行.
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