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作者：张瑞成;刘永龙;韩阳;
单位：华北理工大学电气工程学院;华北理工大学冶金与能源学院;
摘要：针对转炉烟气存在干扰性和滞后性的问题，利用与其同源产生的光谱信息，修正烟道安装环境对系统数据采集的扰动，研究转炉烟气的光谱分析新技术。为探究两者之间的相关性，首先利用多重分形理论对光谱数据的能量值、连续谱峰值、离散谱峰值比和炉气数据的变化率特征进行运算，求取四者之间的关联性；然后使用粒子群算法优化支持向量机预测模型（PSO-SVM），以光谱数据的能量值、连续谱峰值和离散谱峰值比作为输入，以炉气数据的变化率特征作为输出，进行预测实验。结果表明：能量值、连续谱峰值等4个指标的多重分形谱最大值均接近于1.011 492，谱宽均接近于0.000 014 476，且实验曲线对称性相同，表明多重分形谱具有极强的自相似性和复杂性；同时，预测模型实验结果差异性的均方误差为0.012 5。
关键词：转炉烟气;;火焰光谱;;光谱特征分析;;相关性分析;;多重分形;;PSO-SVM
基金资助：河北省高等学校自然科学研究项目：基于转炉炉口火焰光谱调制的烟气分析动态矫正模型研究（QN2023153）
