【摘要】：中國的鋼鐵行業(yè)經(jīng)過高速發(fā)展,到現(xiàn)階段出現(xiàn)了嚴重產(chǎn)能過剩導致的價格下降問題,造成鋼鐵企業(yè)的利潤減少,同行業(yè)間的競爭日益加劇。因此,為了降低生產(chǎn)成本,提高產(chǎn)品質(zhì)量,鋼鐵企業(yè)越來越期望通過先進生產(chǎn)工藝控制手段提高生產(chǎn)效率與效益。高爐煉鐵以燒結(jié)生產(chǎn)的產(chǎn)出品作為原料,燒結(jié)成品產(chǎn)量,化學物理性能是否合格,直接限制和影響后續(xù)煉鐵工序生產(chǎn)。燒結(jié)礦生產(chǎn)工藝過程中最能影響上述要求的參數(shù)是燒結(jié)終點位置。在分析國內(nèi)外有關(guān)研究現(xiàn)狀的過程中,首先分析了燒結(jié)生產(chǎn)工藝的基本流程和工藝參數(shù)控制方法,通過深入分析生產(chǎn)工藝過程,最終確定了四個影響燒結(jié)終點位置的關(guān)鍵參數(shù):大煙道負壓力值、輥道送風量、輥道前進速度和點火起始溫度。然后研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射抽象控制參數(shù)與結(jié)果間非線性關(guān)系的能力,提出使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立燒結(jié)工藝終點預測模型解決燒結(jié)終點位置預測問題。在研究燒結(jié)工藝特點與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上,本文為燒結(jié)終點位置預測問題建立一個基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預測模型,然后使用仿真手段對網(wǎng)絡(luò)進行驗證。仿真過程首先是訓練網(wǎng)絡(luò),訓練樣本使用生產(chǎn)現(xiàn)場收集到的實際數(shù)據(jù),在網(wǎng)絡(luò)輸出達到可接受的誤差后,使用另一組真實生產(chǎn)環(huán)境采集的工藝數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行檢驗,通過分析輸出結(jié)果得出結(jié)論,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型可以在較短的時間內(nèi)完成訓練,預測結(jié)果與期望值誤差小。仿真結(jié)果表明該方法可以用于解決預測燒結(jié)終點的問題上,應(yīng)用效果明顯,對燒結(jié)生產(chǎn)過程有良好的指導意義。
[Abstract]:With the rapid development of the steel industry in China, there appears the problem of price decline caused by serious overcapacity at the present stage, which results in the reduction of the profit of the iron and steel enterprises, and the competition between the same industries is intensifying day by day. Therefore, in order to reduce production cost and improve product quality, iron and steel enterprises are more and more eager to improve production efficiency and benefit through advanced production process control. In blast furnace ironmaking, the output of sintered products is used as raw material, the output of sintered products and the chemical and physical properties are up to standard, which directly limits and affects the subsequent ironmaking process. The point of sintering is the most effective parameter in the process of sinter production. In the process of analyzing the current research situation at home and abroad, the basic process of sintering production process and the control method of process parameters are first analyzed, and through in-depth analysis of the production process, Finally, four key parameters affecting the end point of sintering are determined: negative pressure value of the flue, air supply rate of the roller table, moving speed of the roller table and starting temperature of ignition. Then, the basic theory of neural network is studied, and the ability of abstracting the nonlinear relation between control parameters and results is analyzed according to the mapping of neural network. In this paper, BP neural network algorithm is used to set up the prediction model of sintering process end point to solve the problem of sintering end point prediction. On the basis of studying the characteristics of sintering process and the algorithm of BP neural network, this paper establishes a prediction model based on BP neural network for the prediction of sintering endpoint, and then verifies the network by means of simulation. The first step of the simulation is to train the network. The training sample uses the actual data collected from the production site. After the network output reaches the acceptable error, another set of process data collected in the real production environment is used to test the neural network. By analyzing the output results, it is concluded that the BP neural network prediction model can complete the training in a relatively short time, and the error between the prediction result and the expected value is small. The simulation results show that the method can be used to predict the sintering end point, and the application effect is obvious, and it has a good guiding significance for the sintering production process.
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TF046.4;TP183

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本文編號：2415663