基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)爐冶煉終點(diǎn)預(yù)報(bào)模型——硫預(yù)報(bào)模型.pdf

1、在轉(zhuǎn)爐煉鋼的過(guò)程中，煉鋼工憑經(jīng)驗(yàn)判斷是否達(dá)到煉鋼終點(diǎn)，如果達(dá)到，便進(jìn)行出鋼。但是這種判斷方法具有很大的盲目性。如果能夠建立準(zhǔn)確的終點(diǎn)預(yù)報(bào)模型，則可以通過(guò)計(jì)算機(jī)控制煉鋼是否達(dá)到冶煉終點(diǎn)，這樣不但提高了終點(diǎn)命中率，而且減少了后吹次數(shù)，從而能夠提高勞動(dòng)生產(chǎn)率、降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量。 本文分析了國(guó)內(nèi)外轉(zhuǎn)爐煉鋼終點(diǎn)預(yù)報(bào)技術(shù)的現(xiàn)狀，并考慮到國(guó)內(nèi)占大多數(shù)的轉(zhuǎn)爐均為中小型，因此在原有終點(diǎn)溫度、終點(diǎn)碳、錳、磷含量預(yù)報(bào)模型的基礎(chǔ)上，最終確立了

2、以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，采用VisualBasic語(yǔ)言編程處理，準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)硫含量預(yù)報(bào)模型。通過(guò)分析影響轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)硫含量的因素，確立了31個(gè)輸入變量，建立了三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。以唐山不銹鋼鋼鐵有限公司的300爐實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為樣本，對(duì)終點(diǎn)硫含量進(jìn)行預(yù)報(bào)。預(yù)報(bào)結(jié)果表明，當(dāng)樣本終點(diǎn)硫含量在0.010％～0.020％范圍內(nèi)，模型終點(diǎn)預(yù)報(bào)[S]在誤差±0.0018％范圍內(nèi)時(shí)命中率可達(dá)到85％?？傮w來(lái)看模型的預(yù)報(bào)結(jié)果已接近于采用副槍技術(shù)的動(dòng)態(tài)控制模型