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电弧炉炼钢已有近百年的历史，由于其具有可以利用废钢资源、吨钢能耗小、炼钢流程短等优点被广泛应用。近年来，由于绿色可持续发展理念的提出，更加引起了人们对电弧炉冶炼的关注。电弧炉控制系统的核心就是电极控制器，而电极控制器的输入信号是电弧电流和电弧电压，因此准确快速的测量电弧电流和电弧电压对电弧炉稳定高效的运行有重要的意义。但由于电弧电流可达数万安培，电弧电压不能直接接地测量等原因，如何经济又准确的测量它们仍是现阶段存在的难题。
软测量技术为测量这种工业上硬件较难甚至无法测量的参数提供了新的思路，并已经成为过程控制领域的研究新热点之一。本文以江苏徐州某钢铁公司70t交流电弧炉炼钢过程为背景，对电弧炉电流电压软测量方法进行研究，建立软测量模型。运用工业现场生产数据对所建模型进行仿真分析，实验结果表明了模型的可靠性和稳定性。
本文首先简要描述了电弧炉的设备和工艺，从炉用变压器的机理入手，推倒出与电弧炉电流和电压密切相关的一次侧变量为:电压、电流、三相负载总有功功率和总功率因数。确定了软测量建模中的辅助变量，为数据模型的建立奠定了基础;
针对偏最小二乘(Partial Least Squares)全局模型在处理数据非线性和数据突变时存在不足，基于即时学习策略(Just in Time Learning)建立电弧炉电流电压软测量模型，利用实际生产数据进行仿真测试结果表明该模型的预测准确性高，跟踪性好，但这种在线建模的方法在计算参数时耗时过长，时效性较差，难以满足电弧炉冶炼过程快速性的要求;
针对上述方法的不足，采用集成学习策略(Ensemble Learning)建立电弧炉电流电压软测量模型。基于移动窗口策略和假设检验原理完成局部区域的划分，建立局部模型并预测输出，并使用贝叶斯集成学习方法将局部输出自适应集成。仿真结果表明基于集成学习策略建立的模型相比于即时学习策略建立的模型预测精度更高，同时预测耗时要少的多，符合工程应用的标准，方法具有一定的可靠性。
软测量技术为测量这种工业上硬件较难甚至无法测量的参数提供了新的思路，并已经成为过程控制领域的研究新热点之一。本文以江苏徐州某钢铁公司70t交流电弧炉炼钢过程为背景，对电弧炉电流电压软测量方法进行研究，建立软测量模型。运用工业现场生产数据对所建模型进行仿真分析，实验结果表明了模型的可靠性和稳定性。
本文首先简要描述了电弧炉的设备和工艺，从炉用变压器的机理入手，推倒出与电弧炉电流和电压密切相关的一次侧变量为:电压、电流、三相负载总有功功率和总功率因数。确定了软测量建模中的辅助变量，为数据模型的建立奠定了基础;
针对偏最小二乘(Partial Least Squares)全局模型在处理数据非线性和数据突变时存在不足，基于即时学习策略(Just in Time Learning)建立电弧炉电流电压软测量模型，利用实际生产数据进行仿真测试结果表明该模型的预测准确性高，跟踪性好，但这种在线建模的方法在计算参数时耗时过长，时效性较差，难以满足电弧炉冶炼过程快速性的要求;
针对上述方法的不足，采用集成学习策略(Ensemble Learning)建立电弧炉电流电压软测量模型。基于移动窗口策略和假设检验原理完成局部区域的划分，建立局部模型并预测输出，并使用贝叶斯集成学习方法将局部输出自适应集成。仿真结果表明基于集成学习策略建立的模型相比于即时学习策略建立的模型预测精度更高，同时预测耗时要少的多，符合工程应用的标准，方法具有一定的可靠性。