基于神經(jīng)網(wǎng)絡的轉爐冶煉靜態(tài)控制模型.pdf

1、近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術發(fā)展迅猛，得到了日益廣泛的研究和應用，在鋼鐵工業(yè)中則主要應用于生產操作和過程控制。本文簡單介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術，并采用目前流行的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，針對邢臺鋼鐵公司30噸轉爐冶煉終點碳、溫度命中率較低的問題，總結了29個對終點溫度和終點碳含量有影響的參數(shù)，利用Visual Basic 6.0編程語言開發(fā)了一套基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術的轉爐靜態(tài)控制模型。 本文以取自邢鋼轉爐車間現(xiàn)場的連續(xù)300爐實際數(shù)據(jù)為樣本，經(jīng)篩

2、選、歸一化處理后建立樣本庫。針對終點溫度和終點碳含量，對常用的BP算法進行改良，建立了兩個三層BP預測神經(jīng)網(wǎng)絡，分別對邢鋼轉爐終點溫度和終點碳含量進行預報。并在邢鋼轉爐車間現(xiàn)場進行效果試用，效果良好。 本文認為，到目前為止，在我國尤其是河北省的鋼鐵企業(yè)所使用的轉爐多為中小型轉爐，無法在爐口插入副槍，因而也就無法采用動態(tài)控制技術。而普通的靜態(tài)模型計算精度差，目標命中率低，實際生產中的應用效果不好。靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡技術恰好填補了這個空白