摘要：煤调湿工艺是炼焦过程的关键技术，建立煤调湿系统的蒸汽消耗量软测量模型对节约生产成本、减少环境污染和提高焦炭质量具有促进作用。针对某炼铁厂煤调湿装置的非线性、强耦合、工况波动大等特点，提出了一种多模型建模方法。对模糊核C均值聚类引入了基于密度的聚类中心初始化方法和聚类数目自适应策略，并将其用于生产工况最优划分；使用最小二乘支持向量机对每个子工况进行数据驱动建模，并利用贝叶斯证据框架优化最小二乘支持向量机的超参数。检验结果表明，所提出的煤调湿系统蒸汽消耗量多模型具有良好的跟踪性能与较高的预测精度。

关键词：煤调湿 模糊核c均值聚类 贝叶斯证据框架 多模型 

单位：上海应用技术学院电气与电子工程学院 上海201418 华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室 上海200237