电弧炉和基本氧炉废钢组成状态空间模型的灵敏度分析
系统与控制
2025-07-14 v1 系统与控制
摘要
本研究发展并分析了用于估计电弧炉 (EAF) 和基本氧炉 (BOF) 中废钢组成的线性和非线性状态空间模型。该模型包含质量平衡方程，分别使用修改卡尔曼滤波器用于线性情形和无 Unscented Kalman Filter (UKF) 用于非线性情形。以 Cu 和 Cr 为代表性元素，我们评估了模型预测对关键过程变量测量噪声的灵敏度，包括钢料质量、钢料组成、废料输入质量、砂质量以及砂中 FeO 含量。结果表明，对于大多数变量，在误差低于 时，模型对中等噪声水平具有稳健性。然而，随着砂质量估计噪声增加，准确性会显著恶化。这些发现凸显了将状态空间模型应用于工业环境中实时废钢组成估计的可行性与局限性。
引用
@article{arxiv.2504.11319,
title = {Sensitivity Analysis of State Space Models for Scrap Composition Estimation in EAF and BOF},
author = {Yiqing Zhou and Karsten Naert and Dirk Nuyens},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.11319},
year = {2025}
}