【正文】 （4）來估計。的訓(xùn)練等價于一個線性約束二次規(guī)劃問題，可以得到唯一的全局最優(yōu)解，而不像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練那樣容易陷入局部極小點。結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化（，）準(zhǔn)則是把函數(shù)集構(gòu)造成為一個函數(shù)子集序列，各個子集按照維的大小排列，在每個子集中尋找最小經(jīng)驗風(fēng)險，并在子集間折衷考慮經(jīng)驗風(fēng)險和置信范圍，以取得實際風(fēng)險的最小，支持向量機(jī)SRM準(zhǔn)則結(jié)構(gòu)如圖14。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過學(xué)習(xí)問題就是ERM準(zhǔn)則不成功的體現(xiàn)。這種做法只是直觀上合理的想當(dāng)然做法，并沒有經(jīng)過充分的理論論證。經(jīng)驗風(fēng)險最小化(ERM, Empirical Risk Minimization)準(zhǔn)則，簡稱為ERM準(zhǔn)則。也可以表示為： （3）從理論上說明了學(xué)習(xí)模型的實際風(fēng)險是由經(jīng)驗風(fēng)險（訓(xùn)練誤差）和置信范圍兩部分組成，與學(xué)習(xí)機(jī)器的維及訓(xùn)練樣本的個數(shù)有關(guān)。 VC維（）是描述函數(shù)集或?qū)W習(xí)機(jī)器的復(fù)雜性，（或者說是學(xué)習(xí)能力）的一個重要指標(biāo)，解決了有限樣本學(xué)習(xí)問題，是統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的一個核心概念，在此概念基礎(chǔ)上發(fā)展出了一系列關(guān)于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的一致性、收斂速度、推廣性能等的重要結(jié)論。本論文就是以在線（）作為建模方法，研究其在鋼水連鑄過程建模和控制中產(chǎn)生的若干問題。LSSVM（）是提出的一種改進(jìn)的支持向量機(jī)[57]，它采用等式約束代替支持向量機(jī)中不等式約束，通過求解一組等式方程得到了參數(shù)的解析解，避免了（）中在對偶空間求解二次規(guī)劃問題。其次，支持向量機(jī)求解的最優(yōu)化問題是凸優(yōu)化問題，可以得到全局最優(yōu)解?；跀?shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方面，利用數(shù)據(jù)樣本規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，機(jī)器學(xué)習(xí)在模式識別系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)、信號處理系統(tǒng)、智能控制系統(tǒng)等實際工程系統(tǒng)起著關(guān)鍵性的作用。圖13 鋼水下渣數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)原理框圖 Functional block diagram of data acquisition system of roughing slag針對鋼水連鑄下渣智能檢測系統(tǒng)的1中間包澆注子系統(tǒng)和2中間包澆注子系統(tǒng)，鋼水連鑄下渣智能檢測系統(tǒng)分別采用1個DAM3058F數(shù)據(jù)采集模塊來完成對連鑄現(xiàn)場運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集，這2個采集模塊構(gòu)成的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)把采集到的數(shù)據(jù)通過通訊轉(zhuǎn)換模塊DAM3210上傳至工控機(jī)，最后，工控機(jī)進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的處理、分析和鋼渣下渣時刻的識別等。4）打印機(jī)打印機(jī)的作用是打印相關(guān)數(shù)據(jù)、報表和信息，以供存檔。3）現(xiàn)場操作顯示裝置鋼水連鑄下渣智能檢測系統(tǒng)的現(xiàn)場操作顯示裝置是現(xiàn)場操作人員與計算機(jī)智能檢測系統(tǒng)之間進(jìn)行聯(lián)系的紐帶和橋梁。計算機(jī)是整個鋼水連鑄下渣智能檢測系統(tǒng)的核心，它的功能和性能直接影響整個系統(tǒng)的優(yōu)劣。 現(xiàn)場信號采集裝置對鋼水連鑄下渣現(xiàn)場各鋼流的拉速、中間包的重量、鋼包的重量、滑動水口的開度等信號進(jìn)行采集，通過數(shù)據(jù)通信接口傳給計算機(jī)進(jìn)行相關(guān)計算和處理?！璙1鋼坯拉速1數(shù)據(jù)采集設(shè)備Vn鋼坯拉速nF滑動水口開度W中間包鋼水重量T大包鋼水重…計算機(jī)打印機(jī)現(xiàn)場操作顯示單元圖11 系統(tǒng)技術(shù)方案圖 Figure of System Technology Program鋼包T鋼包重量長水口VS 注速中間包W中間包重量二冷區(qū)結(jié)晶器滑動水口K滑動水口開度Vi鋼流拉速鑄坯拉鏈圖12 連鑄過程描述Fig .12 Description of continuous casting1）現(xiàn)場信號采集設(shè)備鋼水連鑄下渣智能檢測系統(tǒng)的現(xiàn)場信號采集裝置是計算機(jī)與鋼水連鑄下渣智能檢測系統(tǒng)的各被控量進(jìn)行信息傳遞和變換的連接裝置，它起著信息變換和傳遞的作用。因此，鋼水連鑄下渣智能檢測系統(tǒng)具有可行性、實用性和方便性。3）能精確獲得鋼包中剩余鋼水重量（或鋼水高度），停注判斷準(zhǔn)確。 鋼水連鑄下渣智能檢測系統(tǒng)的優(yōu)點鋼水連鑄下渣智能檢測系統(tǒng)的優(yōu)點如下：1）所有需要的測量信號均取自原鋼包系統(tǒng)中已有的信號，不必改變或破壞原鋼包結(jié)構(gòu)，節(jié)省成本和時間。2）速度法：鋼水連鑄下渣智能檢測系統(tǒng)實時監(jiān)測注速的變化，當(dāng)其達(dá)到臨界注速值（通過對特定鋼包結(jié)構(gòu)分析與計算，得出臨界液面高度對應(yīng)的）時，停止?jié)沧ⅰ?）重量法：對鋼水注速進(jìn)行積分可確定已澆注鋼水的重量，因為鋼包初始重量已知，鋼包中剩余鋼水重量就很容易得出。由拉速傳感器測量，并通過智能檢測系統(tǒng)內(nèi)有關(guān)計算模塊得出，最終求解出。 （1） 式中：Dw__在特定時間步長中間包中鋼水重量的平均變化率（kg/s）；Dt__在特定時間步長鑄坯重量平均變化率（kg/s）；k__工藝系數(shù)，當(dāng)大包重量變化率連續(xù)幾個采用數(shù)據(jù)接近為0時，k=0，其它情況下，可k=1。 鋼水連鑄下渣智能檢測方法對鋼水連鑄下渣檢測系統(tǒng)中鋼包鋼水液面識別方法可通過水口出鋼水的注速（）來進(jìn)行動態(tài)判斷。但是，根據(jù)信息測量的相關(guān)理論，若一個系統(tǒng)內(nèi)不易測量物理量的變化（或運(yùn)動），與另一系統(tǒng)的容易測量的物理量有關(guān)聯(lián)，則可通過這個容易測量的物理量來間接測量那個不易測量的物理量。5）建立基于支持向量機(jī)的鋼水連鑄下渣智能檢測系統(tǒng)的VB監(jiān)控和技術(shù)實現(xiàn)。3）利用支持向量機(jī)回歸建立下渣檢測數(shù)學(xué)模型，對鋼水連鑄下渣系統(tǒng)時刻進(jìn)行辨識和預(yù)報?；谏鲜瞿繕?biāo)，在鋼水連鑄下渣智能檢測結(jié)構(gòu)及方法上要完成如下具體目標(biāo)：1）采集裝置對鋼水連鑄下渣現(xiàn)場各鋼流的拉速、中間包的重量、鋼包的重量、滑動水口的開度等信號進(jìn)行采集，通過數(shù)據(jù)通信接口傳給計算機(jī)進(jìn)行相關(guān)計算和處理,得到用于鋼水連鑄下渣智能檢測網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及測試樣本。基于最小二乘支持向量機(jī)的模型預(yù)測控制，能夠自動獲取LSSVM支持向量機(jī)參數(shù)，避免參數(shù)反復(fù)試湊的冗長過程，求解速度相對加快。討論了支持向量機(jī)核參數(shù)及懲罰因子等參數(shù)對回歸估計性能的影響[55]。這種建模與控制方法模型簡單，有完備的理論支持，更重要的是提供了一種實現(xiàn)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)的建模與控制的新方法，拓寬了智能控制的研究領(lǐng)域。 本文的研究目標(biāo)本課題研究總體目標(biāo)是提高鋼水連鑄下渣檢測技術(shù)的精度與有效性，保障鋼水連鑄下渣智能檢測系統(tǒng)能長期、穩(wěn)定、可靠運(yùn)行。國內(nèi)浙江大學(xué)的李培玉等人獨立開發(fā)的振動式下渣檢測系統(tǒng)在武鋼、首鋼、濟(jì)鋼、臺灣豐興等十余家企業(yè)獲得應(yīng)用[5153]；王友釗等人結(jié)合虛擬儀器技術(shù)振動式的研究成果在南京、杭州等鋼廠取得一定的試用效果[54]。2003年，美國威蘇威（Vesuvius）公司的Uhlenbusch J 等人，輔助以紅外檢測技術(shù)能夠?qū)π郎u卷渣過程進(jìn)行檢測, 實現(xiàn)了鋼包下渣檢測的提前預(yù)警[50]。1997年，日本鋼管公司（Nihon Kokan Kabushiki gaisha，NKK）利用快速傅立葉變換（，）與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分析振動信號的功率譜來判斷下渣發(fā)生的方法，并獲得了專利授權(quán)[47]。1991年, BHP的Trotter D J 等人使用加速度傳感器測量操縱臂的機(jī)械振動強(qiáng)度，判斷鋼流的澆注狀態(tài)，由于環(huán)境干擾對操作臂振動影響較大，必須通過人工調(diào)諧的前提下降低失誤率[44, 45]。衡陽的鐳目科技有限公司也成功開發(fā)出功能接近達(dá)到國外同類產(chǎn)品水平的，已經(jīng)獲得較好的經(jīng)濟(jì)效益。1986年, Abratis H 等人首先將用于轉(zhuǎn)爐出鋼下渣檢測[32]；1987年，德國蒂森克虜伯（ThyssenKrupp）鋼鐵公司將用在一臺板坯連鑄機(jī)上，法國和美國的部分連鑄機(jī)也采用了此系統(tǒng)[3336]，繼而在日本、韓國、臺灣的連鑄機(jī)檢測得到推廣應(yīng)用[37]。2）電磁檢測方法的應(yīng)用電磁感應(yīng)下渣檢測系統(tǒng)是目前應(yīng)用最多的。緊接其后, 德國、日本、美國、印度的鋼鐵公司相繼成功開發(fā)應(yīng)用紅外下渣檢測系統(tǒng)[2629]。90年代初澳大利亞Chen J 等人利用近紅外電荷耦合器件（）成像技術(shù)對焦?fàn)t生產(chǎn)的溫度進(jìn)行監(jiān)控[21]，當(dāng)時此技術(shù)不能實現(xiàn)溫度高于350℃的連鑄下渣檢測要求[22]。因此研究開發(fā)簡便實用、造價低廉且不需增加任何硬件、免維護(hù)的新型鋼包下渣檢測和識別方法，對企業(yè)生產(chǎn)具有及其重要的意義。其缺點在于存在干擾較多，振動信號的分析和處理困難。鋼渣量達(dá)到或超過預(yù)先設(shè)定的閾值時，計算機(jī)發(fā)出關(guān)閉滑動水口的控制信號，驅(qū)動相應(yīng)的控制裝置，停止?jié)沧?。振動式下渣檢測技術(shù)[19]方案圖10所示。 5）振動檢測法在鋼包澆注過程中，由于鋼流的沖擊作用，浸入在中間包中的水口保護(hù)套管和與之相連的操作臂會產(chǎn)生一定幅度的振動；水口開度越大，鋼流流量越大，振動就越劇烈。另外，由于超聲波探頭浸入鋼水中，使探頭的工作溫度高達(dá)1500攝氏度左右，這勢必影響探頭的靈敏度和有效壽命。浸入式超聲波檢測方法對澆鑄過程不造成影響。而這種方法優(yōu)點是檢測靈敏度很高，可在剛開始形成匯流旋渦卷渣時就檢測出下渣，只有少量的鋼渣進(jìn)入中間包，其缺點在于要對鋼包進(jìn)行改造，超聲波探頭的工工作溫度高達(dá)700~800℃，制造和使用的費用都較高。當(dāng)鋼水液面下降到一定高度（臨界高度）時，在徑向某處原本向出流口中心線匯流而出的鋼液開始疊加切向的速度，使其越來越偏離徑向而逐漸演變?yōu)閲@中心線的螺旋運(yùn)動，以致鋼液中出現(xiàn)具有強(qiáng)烈抽吸作用的漏斗狀旋渦，漩渦夾帶著空氣或鋼渣貫通出水口，給鋼坯質(zhì)量造成很大的危害。圖9 側(cè)壁安裝有渦流時的超聲波檢測原理示意圖 Figure of sidewall installed ultrasonic detection when eddy arises側(cè)壁安裝式超聲波檢測法可以有效地檢測渦流卷渣現(xiàn)象[16]。圖8 側(cè)壁安裝無渦流時的超聲波檢測原理示意圖 Figure of sidewall installed ultrasonic detection when there is eddy圖9為側(cè)壁安裝有渦流超聲波檢測方法原理示意圖。圖8為側(cè)壁安裝無渦流超聲波檢測方法原理示意圖。利用在鋼水中產(chǎn)生渦流和沒產(chǎn)生渦流時，超聲波發(fā)射信號和反射信號的差別來進(jìn)行檢測的。（2）側(cè)壁安裝式檢測法在鋼包側(cè)壁裝上超聲波探頭，可以有效檢測渦流卷渣現(xiàn)象。而沒有鋼渣時，只有左和右兩個峰值信號。它對鋼渣的檢測有兩種方式。因此，稱重檢測方法只用于小轉(zhuǎn)爐的對比試驗，實際應(yīng)用幾乎沒有。稱重檢測方法要求能夠敏銳感知鋼包鋼水總重量的變化，故它的分辨率一定要很高，同時，抗干擾能力也要很強(qiáng)。原因如下：（1）稱重檢測方法應(yīng)用的前提是滑動水口開度一定，這是很難做到的[16]。隨后，由于鋼渣的出現(xiàn)，鋼包鋼水總重量隨時間的變化曲線、鋼包鋼水總重量對時間一次導(dǎo)數(shù)的曲線均發(fā)生顯著的改變，鋼包鋼水的總重量的變化率明顯減小。該理論得到了實驗的支持。但當(dāng)有渣出現(xiàn)時，由于鋼渣比重只有鋼水比重的約1/3，上述重量隨時間的變化率將出現(xiàn)明顯變化。3）稱重自動檢測法 在鋼水連鑄生產(chǎn)過程中，如果維持滑動水口的開度不變，隨著鋼包內(nèi)鋼水液面的不斷下降，鋼包與鋼水的總重量不斷減少，則鋼包與鋼水的總重量隨時間的變化率會隨著鋼包內(nèi)鋼水液面的下降而緩慢地降低。其缺點是需要將傳感器線圈埋于鋼包座磚出口附近，需要對所有的鋼包進(jìn)行改造，工作環(huán)境溫度很高，縮短傳感器的使用壽命，應(yīng)用電磁檢測裝置的一次性投資和日常維護(hù)費用比較高。 圖5 澆鑄鋼流內(nèi)爐渣量與爐渣信號的關(guān)系 Casting steel flow in slag quantity and slag signal relationship電磁檢測方法的優(yōu)點是在不受水口閥開度的影響下實時檢測出鋼水中含渣量的多少。電磁檢測方法的優(yōu)點是在不受水口閥開度的影響下實時檢測出鋼水中含渣量的多少。電磁檢測系統(tǒng)設(shè)備配置如圖4。其電磁檢測原理如圖3所示。1989年德國Edmund Juius博士于將此項技術(shù)用于鋼包爐渣的早期檢測[11]，后來，德國AMEPA公司在世界范圍內(nèi)推廣基于電磁感應(yīng)的鋼水連鑄下渣自動檢測技術(shù)。 2）電磁檢測法1896年，電磁感應(yīng)檢測方法首先在轉(zhuǎn)爐出鋼口上應(yīng)用[10]。數(shù)字信號處理后的結(jié)果為彩色圖像，可清晰顯示出鋼流中的任何夾渣情況，系統(tǒng)將發(fā)出警告信號，傳輸?shù)讲僮魅藛T控制系統(tǒng)。其技術(shù)方案如圖2。圖1 弧形連鑄機(jī)生產(chǎn)流程示意圖 Arc caster production flow diagram 鋼水連鑄下渣檢測方法的研究現(xiàn)狀國內(nèi)外對鋼水連鑄下渣檢測技術(shù)都進(jìn)行了大量的研究，已經(jīng)相繼研制開發(fā)了基于重力檢測、電磁檢測、超聲波檢測、振動檢測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等原理的檢測試驗裝置，對幾種檢測方法簡述如下。圖1是弧形連鑄機(jī)生產(chǎn)流程的示意圖。由鋼包進(jìn)入中間包的鋼渣量，對連鑄操作和最終產(chǎn)品質(zhì)量都有著至關(guān)重要的影響。如果鋼渣流入中間包就會導(dǎo)致鋼渣的積聚，使連鑄不能正常進(jìn)行。第一，冶煉過程中，鋼水從轉(zhuǎn)爐流到鋼包的過程中，鋼水通常沉于底部，鋼渣大多數(shù)為非金屬氧化物比重較輕，浮在鋼水上部，通過轉(zhuǎn)爐出鋼時的分渣技術(shù)基本能夠?qū)崿F(xiàn)鋼渣與鋼水的分離。所以，鋼水連鑄下渣檢測系統(tǒng)中采用用智能模型，將不易測量的鋼水液面可通過測量另一系統(tǒng)中易檢測的相關(guān)物理量，再采用相應(yīng)數(shù)學(xué)算法實現(xiàn)下渣識別。 國內(nèi)外鋼水下渣檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀及比較 鋼水連鑄下渣檢測方法的研究現(xiàn)狀連鑄鋼包澆注過程是一個封閉不可視的系統(tǒng)，用直接測量方法測量鋼水液面位置和長水口內(nèi)鋼流速度是不可能實現(xiàn)的。例如，年產(chǎn)普碳鋼l00萬噸鋼包，采用下渣檢測系統(tǒng)后，平均每爐可延遲3秒關(guān)閉水口計算，每爐可多得鋼水120公斤，一年可多得鋼水1533噸，可降耗節(jié)支1533噸1500/噸=230萬元。鋼包下渣識別系統(tǒng)基于現(xiàn)有連鑄生產(chǎn)檢測參數(shù)，采用軟測量技術(shù)及智能預(yù)報模型，對下渣時刻進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)報，從而防止鋼包過量下渣，提高鋼水純凈度及收得率。這不僅影響成品鋼潔凈度，還影響鋼坯質(zhì)量和極易發(fā)生漏鋼事故；鋼渣進(jìn)入中包也是造成鋼水再次氧化時水口堵塞的主要原因；大量爐渣進(jìn)入中間包后，會對中間包耐火材料有很大的浸蝕作用，從而不但縮短了中間包耐材的壽命，而且也縮短了滑動水口的滑板壽命[7]；強(qiáng)氧化性