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Online Prediction of Hot Metal Temperature Using Transient Model and Moving Horizon Estimation

机译：基于暂态模型和移动层估计的在线铁水温度预测

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Precise control of hot metal temperature (HMT) is crucial for achieving stable operation of a blast furnace, but it is difficult due to the sluggish dynamics caused by the huge heat capacity. To cope with such difficulty, this work aims at developing a method that can predict future HMT by adopting moving horizon estimation (MHE) based on a one-dimensional transient model. MHE is useful to successively adjust model parameters so that the undesirable influence of past disturbances on the prediction is minimized. The real application result demonstrated that the root mean square error (RMSE) of HMT of eight-hour-ahead prediction was only 11.6℃. The high-performance prediction enables operators to realize the efficient operation of the blast furnace.
机译：精确控制铁水温度（HMT）对于实现高炉的稳定运行至关重要，但是由于巨大的热容量会导致动力变慢​​，因此很难做到这一点。为了解决这种困难，这项工作旨在开发一种方法，该方法可以通过采用基于一维瞬态模型的移动视界估计（MHE）来预测未来的HMT。 MHE可用于连续调整模型参数，从而将过去干扰对预测的不良影响降至最低。实际应用结果表明，提前八小时预报的HMT均方根误差（RMSE）仅为11.6℃。高性能的预测功能使操作员能够实现高炉的高效运行。

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