1.一種判斷高爐爐缸過涼的方法，其特征在于分別建立高爐鐵水中的Si含量的RBF神經網絡計算模型、高爐料速計算模型、理論燃燒溫度計算模型，然后利用3個模型對高爐爐缸過涼結果的判斷-Index1、Index2、Index3來綜合判斷高爐爐缸是否過涼，如果δ1·Index1+δ2·Index2+δ3·Index3≥1，其中δ1∈[0，1]、δ2∈[0，1]、δ3∈[0，1]，則可以判斷高爐爐缸過涼。

2.根據權利要求1所述的一種判斷高爐爐缸過涼的方法，其特征在于高爐鐵水中的Si含量與高爐爐缸過涼的判斷方案包括以下步驟：

1)選取RBF神經網絡計算模型的輸入變量；

2)對輸入變量實施進行歸一化處理；

3)確定RBF神經網絡結構，主要包括輸入層神經元的個數、隱含層神經元的個數、輸出層神經元的個數的確定，還包括使用最近鄰聚類法確定的RBF中心的選取、RBF中心寬度；

4)收集單位采樣周期內的歸一化后的輸入變量，輸入到RBF神經網絡中，預報得到下一次出鐵高爐鐵水的硅含量Si(i+1)，Si(i-1)代表前一次出鐵高爐鐵水的硅含量，Si(i)代表當前一次出鐵高爐鐵水的硅含量：

如果滿足條件1：Si(i-1)≤a1，Si(i)＜a2，Si(i+1)＜a3

則：Index1＝1

如果不滿足條件1，而滿足條件2：Si(i)≤a4，Si(i+1)≤a5

則：Index1＝0.5

如果即不滿足條件1，又不滿足條件2

則：Index1＝0

其中，a1代表前一次出鐵時Si的閾值，a2代表當前出鐵時Si的閾值1，a3代表下一次出鐵時Si的閾值1，a4代表當前出鐵時Si的閾值2，a5代表下一次出鐵時Si的閾值2，a1＜a2＜a3；

指數Index1的結果直接關系到最終對高爐爐缸過涼的判斷。

3.根據權利要求1所述的一種判斷高爐爐缸過涼的方法，其特征在于所建立的高爐料速計算模型的輸入變量包括探尺下降的深度，輸出即為該模型對高爐爐缸過涼的判斷，依據高爐下料速度對高爐熱爐缸狀態的影響來獲得指數Index2，Index2的結果直接關系到最終對高爐爐缸過涼的判斷，依據高爐下料速度對高爐爐缸熱狀態的影響：

如果高爐的各個探尺都滿足條件1：a(j)＞(b1+a_std)

則：Index2＝0.3

如果高爐的各個探尺都滿足條件2：a(j)＞(b2+a_std)

則：Index2＝0.5

如果高爐的各個探尺都滿足條件3：a(j)＞(b3+a_std)

則：Index2＝0.7

如果以上三個條件都不滿足，

則：Index2＝0

其中：a(j)代表探尺在第j時刻的下料加速度，b1、b2、b3分別代表下料加速度的閾值1、閾值2、閾值3，a_std代表加速度偏差數據，j＝1，2，3...n；

指數Index2的結果直接關系到最終對高爐爐缸過涼的判斷。

4.根據權利要求1所述的一種判斷高爐爐缸過涼的方法，其特征在于所建立的理論燃燒溫度計算模型是基于理論燃燒溫度與高爐的爐缸熱狀態關系度來設計的，根據高爐理論燃燒溫度計算公式：

TL=QC+QF+QR-QXVg·cpt]]>

其中：T_L代表理論燃燒溫度，℃；

Q_C為碳素在風口前燃燒生產CO放出的熱量，KJ/t；

Q_F為鼓風及噴煤載氣帶入的物理熱，KJ/t；

Q_R為焦炭進入燃燒帶時帶入的顯熱，KJ/t；

Q_X為鼓風中水分分解和噴吹燃料的分解吸熱，KJ/t；

V_g、為燃燒生產煤氣體積及其在T_L溫度時的比熱容，m³/t和KJ/(m³.℃)；

如果滿足條件：c1＜T_L≤c2

則：Index3＝0.3

如果滿足條件：T_L≤c1

則：Index3＝0.5

其它情況：Index3＝0

其中，c1和c2分別代表理論燃燒溫度的閾值1和閾值2，指數Index3的結果直接關系到最終對高爐爐缸過涼的判斷。