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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。
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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
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中图分类: > 工业技术 > 冶金工业 > 炼钢 > 转炉炼钢 > 熔炼过程及操作
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