Abstract
This work describes the development and further validation of a model devoted to blast furnace hot metal temperature forecast, based on Fuzzy logic principles. The model employs as input variables, the control variables of an actual blast furnace: Blast volume, moisture, coal injection, oxygen addition, etc. and it yields as a result the hot metal temperature with a forecast horizon of forty minutes. As far as the variables used to develop the model have been obtained from data supplied by an actual blast furnace sensors, it is necessary to properly analyze and handle such data. Especial attention was paid to data temporal correlation, fitting by interpolation the different sampling rates. In the training stage of the model the ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) and the Subtractive Clustering algorithms have been used.
Highlights
This work describes the development and further validation of a model devoted to blast furnace hot metal temperature forecast, based on Fuzzy logic principies
The model employs as input variables
it yields as a result the hot metal temperature with a forecast horizon
Summary
El control de la temperatura d^l arrabio es tan complejo que, en la actualidad, la mayoría de los que trabajan en los hornos altos, según sus experiencias y criterios, son los que realizan las actuaciones que se necesitan para intentar mantener la temperatura lo más próxima a un valor de consigna determinado con un cierto margen de maniobra. Las aproximaciones convencionales de la ingeniería, que sólo pueden utilizar información numérica, son incapaces de aprovechar la experiencia de los trabajadores del horno alto, ya que la forma que tienen de expresar su conocimiento es por medio de condicionales. (c) Consejo Superior de Investigaciones Científicas Licencia Creative Commons 3.0 España (by-nc). Los sistemas basados en lógica difusa son muy importantes porque permiten la incorporación, tanto de la información numérica como de la información lingüística, a la ingeniería de una forma sistemática. Dentro de los sistemas difusos, en este trabajo se ha empleado un sistema adaptativo que incorpora un algoritmo de entrenamiento donde el sistema se construye a partir de un conjunto de reglas SIENTONCES difusas, y el algoritmo de entrenamiento ajusta los parámetros y las estructuras del sistema de lógica difusa basándose en información numérica. La lógica difusa se está empleando en muchas aplicaciones de ingeniería^^^: control de un avión (Rockwell Corp.), control de dirección (Nissan), transmisión automática (Nissan, Subaru), lanzadera espacial (NASA), ajuste de la imagen de TV (Sony), estabilización de imagen en vídeo (Matshushita-Panasonic), enfoque automático en las cámaras de vídeo (Sanyo-Fisher, Canon), reconocimiento de la escritura (Sony Palm Top), etc
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