摘要
如何在线预测并优化投入合金的种类及数量,在保证钢水质量的同时,最大限度地降低合金钢的生产成本,是各 大钢铁企业提高竞争力所要解决的重要问题。为此,我们对采集到的低合金钢种前期冶炼数据进行预处理,建立合金收得率 预测及最小成本优化的自动控制模型,从而提高合金钢的质量,降低生产成本。 首先对原始数据进行描述性统计分析,然后利用 Python 进行数据清洗,初步得到建模数据,并通过 MATLAB 实现建模 数据的三维可视化。根据建模数据中的转炉终点元素和连铸正样元素的重量百分比等指标,结合题目给出的定义得出元素收 得率的计算公式。求得低合金钢 C、Mn 的平均历史收得率分别为 70.70% 和 90.16%。对影响 C、Mn 两种元素收得率的因素 进行了定性和定量分析,计算了收得率与影响因素间的 Pearson 相关系数,最后结合熵值法求解得到各影响因素的权重值,得 出转炉终点 C、P 对收得率的影响较大。
