本文選題：轉(zhuǎn)爐煉鋼　切入點(diǎn)：終點(diǎn)碳溫　出處：《天津理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：我國(guó)是傳統(tǒng)的煉鋼大國(guó),鋼鐵產(chǎn)業(yè)是重要的國(guó)民經(jīng)濟(jì)支柱。“十二五”發(fā)展規(guī)劃以來(lái),我國(guó)大力提倡運(yùn)用新技術(shù)、新設(shè)備和新方法,降低鋼鐵成本,提高鋼鐵質(zhì)量,增大我國(guó)鋼鐵在世界上的競(jìng)爭(zhēng)力,讓我國(guó)成為全球鋼鐵強(qiáng)國(guó)。當(dāng)前,我國(guó)中小型轉(zhuǎn)爐技術(shù)設(shè)備落后,迄今依然還有一部分轉(zhuǎn)爐停留在人工經(jīng)驗(yàn)判斷冶煉終點(diǎn)的水平并且受轉(zhuǎn)爐廠房環(huán)境和經(jīng)濟(jì)條件限制,先進(jìn)的副槍檢測(cè)技術(shù)并不能實(shí)地使用。在上述背景環(huán)境下,開(kāi)發(fā)實(shí)用、高效且價(jià)格低廉的新技術(shù)變得意義重大。本文圍繞轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)碳溫預(yù)測(cè)控制新方法展開(kāi)。首先分析了轉(zhuǎn)爐內(nèi)的物料平衡和熱平衡,依此平衡建立靜態(tài)配料計(jì)算模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)配料環(huán)節(jié)物料配比的良好管理,提高了出鋼的精度。其次采用處理非線性問(wèn)題能力強(qiáng)的極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)于極限學(xué)習(xí)機(jī)的權(quán)值閾值隨機(jī)確定導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定的問(wèn)題,使用遺傳算法對(duì)其權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,并對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)隱含層激勵(lì)函數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)選取不同對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響做了比較,仿真出來(lái)的誤差數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)圖形說(shuō)明了該改進(jìn)方法有效,實(shí)現(xiàn)了預(yù)測(cè)精度的提升。針對(duì)靜態(tài)預(yù)測(cè)容易在有擾動(dòng)的環(huán)境下發(fā)生預(yù)測(cè)不準(zhǔn)的情況,采用粒子群算法建立基于預(yù)測(cè)的優(yōu)化控制模型,為提升粒子群算法的搜索能力,對(duì)其慣性權(quán)重進(jìn)行了改進(jìn),對(duì)其采用不同的函數(shù)和公式對(duì)優(yōu)化結(jié)果的影響做出了比較,仿真結(jié)果驗(yàn)證了該策略有效性,實(shí)現(xiàn)了對(duì)影響終點(diǎn)的主控變量的優(yōu)化控制。最后使用VC++搭建軟件平臺(tái),將配料計(jì)算模型、預(yù)測(cè)模型和優(yōu)化控制模型編制成實(shí)際操作界面,實(shí)現(xiàn)了鋼廠工作人員對(duì)煉鋼過(guò)程的預(yù)測(cè)和控制。
[Abstract]:China is a traditional steelmaking country, and the iron and steel industry is an important pillar of the national economy. Since the 12th Five-Year Plan, our country has vigorously advocated the use of new technologies, new equipment and new methods to reduce the cost of iron and steel and improve the quality of iron and steel. To increase the competitiveness of China's iron and steel in the world, and to make China a global steel power. At present, China's small and medium-sized converters are lagging behind in technology and equipment. Up to now, there are still some converters that remain at the level of the end point of smelting by artificial experience and are limited by the environment and economic conditions of the converter plant. The advanced auxiliary lance detection technology cannot be used in the field. Under the above background environment, the development is practical. The new technology with high efficiency and low cost has become significant. This paper focuses on the new method of carbon temperature prediction and control at the end of converter. Firstly, the material balance and heat balance in converter are analyzed, and the static proportioning calculation model is established according to this balance. In order to improve the precision of steel production, we can achieve good management of proportioning material ratio. Secondly, the ultimate learning machine with strong ability to deal with nonlinear problems is used to predict the end point of converter. The weight and threshold of LLM are optimized by genetic algorithm (GA) for the problem that random determination of weights and thresholds leads to instability of network structure. The effects of the hidden layer excitation function and the number of hidden layer nodes on the prediction results are compared. The simulation error data and prediction figure show that the improved method is effective. In order to improve the searching ability of PSO, the prediction accuracy is improved. In order to improve the searching ability of PSO, particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to improve the searching ability of PSO. The inertia weight is improved and the influence of different functions and formulas on the optimization results is compared. The simulation results verify the effectiveness of the strategy. Finally, the software platform is built with VC, and the batching calculation model, prediction model and optimal control model are compiled into practical operation interface. The prediction and control of steelmaking process are realized.
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TF713;TP8

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本文編號(hào)：1676541