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基于神经网络的转炉冶炼静态控制模型

作　者: 王立龙
导　师: 冯聚和
学　校: 河北理工学院
专　业: 钢铁冶金
关键词: 人工神经网络转炉静态控制终点命中率
分类号: TF713
类　型: 硕士论文
年　份: 2003年
下　载: 161次
引　用: 3次
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内容摘要

近年来,人工神经网络技术发展迅猛,得到了日益广泛的研究和应用,在钢铁工业中则主要应用于生产操作和过程控制。本文简单介绍了人工神经网络技术,并采用目前流行的BP神经网络,针对邢台钢铁公司30吨转炉冶炼终点碳、温度命中率较低的问题,总结了29个对终点温度和终点碳含量有影响的参数,利用Visual Basic 6.0编程语言开发了一套基于人工神经网络技术的转炉静态控制模型。本文以取自邢钢转炉车间现场的连续300炉实际数据为样本,经筛选、归一化处理后建立样本库。针对终点温度和终点碳含量,对常用的BP算法进行改良,建立了两个三层BP预测神经网络,分别对邢钢转炉终点温度和终点碳含量进行预报。并在邢钢转炉车间现场进行效果试用,效果良好。本文认为,到目前为止,在我国尤其是河北省的钢铁企业所使用的转炉多为中小型转炉,无法在炉口插入副枪,因而也就无法采用动态控制技术。而普通的静态模型计算精度差,目标命中率低,实际生产中的应用效果不好。静态神经网络技术恰好填补了这个空白,无需对现有设备作太大的改动就可以实现计算机开环控制。这对降低炼钢成本,规范操作,稳定产品质量将起到巨大作用。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
引言  9-10
1 人工神经网络简介  10-21
  1.1 神经网络的结构与特点  10-12
  1.2 神经网络的学习  12-20
    1.2.1 学习方式  12-14
    1.2.2 学习规则  14-19
    1.2.3 学习与自适应  19-20
  1.3 课题的提出  20-21
    1.3.1 课题的来源  20
    1.3.2 本文的主要研究内容  20-21
2 神经网络在冶金工业中的应用  21-23
  2.1 国内外开发、应用现状  21-22
  2.2 面临的问题与应用前景  22-23
3 邢钢转炉冶炼专家控制系统的建立  23-43
  3.1 专家系统的组成  23
  3.2 优化配料系统  23
  3.3 神经网络预测系统  23-41
    3.3.1 模型的选定  23
    3.3.2 BP 网络原理  23-30
    3.3.3 BP 算法的改进  30-35
    3.3.4 神经网络模型的建立  35-41
  3.4 编程语言的选用  41-43
4 转炉冶炼专家控制系统特点  43-56
  4.1 专家控制系统概述  43
  4.2 使用说明  43-56
    4.2.1 系统组成  43-44
    4.2.2 启动专家系统  44-45
    4.2.3 优化配料系统  45-51
    4.2.4 神经网络辅助控制系统使用说明  51-56
5 转炉冶炼专家控制系统的离线应用  56-57
  5.1 检验网络预报钢水温度精确度  56
  5.2 检验网络预报钢水碳含量精确度  56
  5.3 检验网络碳、温双命中率  56-57
结论  57-58
参考文献  58-61
致谢  61

基于神经网络的转炉冶炼静态控制模型

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