基于灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)預(yù)測(cè)模型研究.pdf

1、轉(zhuǎn)爐煉鋼是當(dāng)今世界上最主要的煉鋼方法，我國(guó)一些先進(jìn)的鋼鐵企業(yè)的轉(zhuǎn)爐已采用動(dòng)態(tài)控制技術(shù)。轉(zhuǎn)爐煉鋼是一種極其復(fù)雜的工業(yè)過(guò)程，影響終點(diǎn)溫度和碳含量的因素很多，由于爐內(nèi)的溫度過(guò)高，對(duì)終點(diǎn)溫度和碳的含量不能及時(shí)、準(zhǔn)確地測(cè)量，因此建立精確的溫度和碳的預(yù)報(bào)模型就顯得十分重要。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題本文建立了轉(zhuǎn)爐煉鋼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)終點(diǎn)預(yù)測(cè)模型，根據(jù)預(yù)報(bào)結(jié)果可以對(duì)補(bǔ)吹氧氣量及冷卻劑加入量進(jìn)行合理調(diào)整，從而提高終點(diǎn)命中率，以提高轉(zhuǎn)爐煉鋼產(chǎn)量和質(zhì)量，減少能源消耗，降低煉鋼成

2、本。
　　本文在鞍鋼信息產(chǎn)業(yè)公司的冶金全流程仿真項(xiàng)目的基礎(chǔ)上進(jìn)行深入的理論研究和延伸。主要研究工作如下：
　　由于轉(zhuǎn)爐煉鋼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的核心是其終點(diǎn)預(yù)測(cè)模型，由于其工藝復(fù)雜，影響因素多，首先利用粗糙集屬性約簡(jiǎn)的方法，對(duì)轉(zhuǎn)爐輸入屬性進(jìn)行約簡(jiǎn)，再結(jié)合實(shí)際的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而得到更好的預(yù)測(cè)模型。
　　RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比學(xué)習(xí)時(shí)間短，具有很好的非線性預(yù)測(cè)效果。但是由于轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝復(fù)雜，數(shù)據(jù)繁多，因此本文對(duì)傳