隨著鋼鐵企業(yè)軋鋼工藝控制的日益穩(wěn)定,煉鋼工藝的控制水平也逐步成為了最終產(chǎn)品質(zhì)量水平的重要衡量標(biāo)準(zhǔn),然而煉鋼工藝的控制要比軋鋼工藝控制更加困難,如何精確控制工序成分和溫度,如何提高鑄坯產(chǎn)品的質(zhì)量,降低鑄坯內(nèi)部缺陷的發(fā)生率成為目前鋼鐵企業(yè)管理者急需解決的難題。本課題基于鞍鋼股份有限公司煉鋼5#線(xiàn)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目軟硬件平臺(tái)進(jìn)行研究,建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的鑄坯質(zhì)量判定模型,用于預(yù)測(cè)鑄坯缺陷,為后續(xù)軋鋼工序作參考,降低最終成品廢品率。本課題主要工作內(nèi)容如下:(1)首先分析了鑄坯質(zhì)量問(wèn)題的分類(lèi)、成因及可能的影響因素,并再此基礎(chǔ)上確定需要采集的數(shù)據(jù)范圍。與各級(jí)自動(dòng)化、信息化系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)采集接口,采集煉鋼各工序與鑄坯質(zhì)量相關(guān)的工藝數(shù)據(jù)。(2)利用相關(guān)分析技術(shù)進(jìn)一步確定與鑄坯質(zhì)量相關(guān)的重要影響因素,確定關(guān)鍵輸入變量(Key Input Value,簡(jiǎn)稱(chēng)KIV)。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)一定的預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化后,形成用于分析建模的樣本。(3)選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法作為系統(tǒng)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ),利用IBM SPSS數(shù)據(jù)挖掘軟件,開(kāi)發(fā)建立了鑄坯質(zhì)量判定模型,對(duì)鑄坯質(zhì)量特別是內(nèi)部質(zhì)量做出預(yù)報(bào)。在充分落實(shí)冶金機(jī)理的基礎(chǔ)上,依據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),建立起基于BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法的鑄坯質(zhì)量預(yù)報(bào)模型,并初步確定了BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)和學(xué)習(xí)算法,最后利用80%的測(cè)試集樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練,用另外20%進(jìn)行模型測(cè)試,實(shí)踐證明模型預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率可達(dá)到90%以上。本系統(tǒng)中的樣本數(shù)據(jù)從冶金機(jī)理角度,綜合考量了從煉鋼到連鑄整個(gè)工藝過(guò)程中影響鑄坯質(zhì)量的各類(lèi)因素,覆蓋范圍較為全面,其結(jié)論更具指導(dǎo)意義和實(shí)際作用。BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法是目前應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)算法,本課題在標(biāo)準(zhǔn)BP算法的基礎(chǔ)上提出了一些改進(jìn)措施,采用了變步長(zhǎng)的學(xué)習(xí)方法、加入了動(dòng)量因子,以防止網(wǎng)絡(luò)振蕩,達(dá)到了加速網(wǎng)絡(luò)的收斂效果,滿(mǎn)足現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用的要求。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類(lèi)】：TF77;TP183

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