【摘要】：轉(zhuǎn)爐煉鋼是目前世界上煉鋼的主要方法,主要任務(wù)是冶煉出溫度、成分均合乎鋼種要求的鋼水,其中對轉(zhuǎn)爐的終點控制是關(guān)鍵技術(shù)。提高終點控制的準確性能夠有效降低生產(chǎn)成本,提高效益。我國目前依然存在大量的自動控制水平較低的小型煉鋼廠,受到多方面限制,還在依靠人工經(jīng)驗和靜態(tài)控制指導(dǎo)生產(chǎn)。針對這一問題,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和靜態(tài)控制建立模型來提高對轉(zhuǎn)爐終點碳溫預(yù)測的精度,從而達到對轉(zhuǎn)爐煉鋼終點的控制。在充分閱讀國內(nèi)外轉(zhuǎn)爐終點控制領(lǐng)域的相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上,介紹目前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和成果。深入分析了轉(zhuǎn)爐煉鋼機理模型,根據(jù)冶煉目標要求和原料成分,利用熱平衡和物料平衡,計算出入爐前的原料配比。基于歷史數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型是靜態(tài)控制的核心,根據(jù)采集的原始數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理.包括剔除異常值,歸一化,采用灰色關(guān)聯(lián)分析相關(guān)參量與終點碳溫的相關(guān)度。取關(guān)聯(lián)度較大的參量作為模型的輸入�；跇颖緮�(shù)據(jù),建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,針對BP模型基于梯度下降迭代調(diào)整權(quán)值而的缺陷,采用粒子群算法對網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進行優(yōu)化,來避免網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)和反復(fù)的迭代,提高模型的預(yù)測精度。建立ELM預(yù)測模型,ELM采用的是隨機隱藏層初始權(quán)值和閾值的做法,通過解析計算來求得輸出權(quán)值。針對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)冗余泛化能力不夠的缺陷,融合粒子群算法和差分進化算法,對ELM模型隨機的隱藏層初始權(quán)值和閾值進行尋優(yōu),以提高模型的泛化能力和預(yù)測精度。采用某煉鋼廠中采集的60組實際煉鋼生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為樣本,對幾種模型進行仿真校驗,橫向?qū)Ρ葍?yōu)化前后各模型的預(yù)測精度,對結(jié)果綜合進行總結(jié),縱向分析模型優(yōu)化前后的性能參數(shù)和預(yù)測結(jié)果,最后綜合得出結(jié)論。
【圖文】：

第二章 轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝制度流程和機理模型稱之為脫氧；同時加入的合金元素還使鋼水達到出鋼要求；這一過程稱之為脫氧合金化。2.3 轉(zhuǎn)爐煉鋼的工藝流程轉(zhuǎn)爐煉鋼周期一般為 30分鐘左右，吹煉過程占其中近一半時間。通常從上一爐倒渣完畢到下一爐倒渣結(jié)束為一個周期。圖 2.1為轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝流程：

在技術(shù)判別無法決定，應(yīng)根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計判別方法，決不能憑個人主觀直覺對數(shù)據(jù)進行剔除，這樣建立的預(yù)測模型實際效果將受到影響，無法在實踐中應(yīng)用。常見的數(shù)理統(tǒng)計判斷準則有以下幾條：拉依達準則[27]，格羅布斯準則[28]，狄克松準則[29]等等。這些準則都有各自的特點，，本文的原始數(shù)據(jù)容量較大，僅拉依達準則較為合適，但拉依達準則本身會受到異常值的影響，若異常值變化波動范圍較大，均值就不能客觀的反映數(shù)據(jù)特征，處理結(jié)果會受到較大影響。所以采用基于總體參數(shù)的總括值[30]法對數(shù)據(jù)進行處理�？偫ㄖ捣ㄊ腔跀�(shù)據(jù)排序和評秩運算從數(shù)據(jù)集中系統(tǒng)的提取的統(tǒng)計值，對數(shù)據(jù)沒有任何限制性要求，只是直觀的表達數(shù)據(jù)形狀的真實面貌，它對異常值的判斷是基于四分位數(shù)和四分位距，少部分數(shù)據(jù)變化波動范圍較大，對結(jié)果的改變也是輕微的。相比于拉依達準則，對于不良數(shù)據(jù)的耐抗性更強。這五種總括值分別為上四分數(shù)，中位數(shù)，下四分數(shù)，最大值，最小值。通常采用箱型圖來對數(shù)據(jù)進行分析處理，這種方式直觀明了。總括值的箱型圖 3.11如下：
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TF713

【參考文獻】

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本文編號：2688879