本文關(guān)鍵詞：轉(zhuǎn)爐煉鋼過程人工智能靜態(tài)控制模型，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應用到轉(zhuǎn)爐煉鋼過程控制,與增量模型結(jié)合,開發(fā)出轉(zhuǎn)爐煉鋼人工智能靜態(tài)控制模型。通過在武鋼80 t轉(zhuǎn)爐上的生產(chǎn)試驗證明,轉(zhuǎn)爐人工智能靜態(tài)控制模型比傳統(tǒng)的靜態(tài)控制模型提高了模型對煉鋼過程各因素之間復雜非線性關(guān)系的處理能力及對系統(tǒng)隨機因素變化的反應能力和適應能力,因而提高了靜態(tài)模型的控制精度和終點命中率。
【作者單位】：
【關(guān)鍵詞】： 轉(zhuǎn)爐煉鋼 人工智能 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 靜態(tài)模型
【分類號】：TF713
【正文快照】： 1前言 轉(zhuǎn)爐煉鋼過程是一個周期性的降碳升溫過程,煉鋼過程控制的主要目的是為了在吹煉終點時盡可能達到目標鋼水碳含量和溫度。但由于煉鋼過程是一個非常復雜的多元多相高溫反應過程,影響終點碳含量和終點溫度的因素很多,人工控制很難一次達到最佳終點目標值,必須經(jīng)過多次補

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