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承鋼100t轉(zhuǎn)爐半鋼煉鋼靜態(tài)控制 ——基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的終點預(yù)報模型

發(fā)布時間:2021-06-27 16:28
  承鋼采用提釩操作后的半鋼煉鋼,因投產(chǎn)年份早,終點控制一直采用憑人工經(jīng)驗控制,這大大影響鋼廠生產(chǎn)節(jié)奏。為滿足生產(chǎn)需要,改變轉(zhuǎn)爐終點控制現(xiàn)狀,提高終點碳、溫命中率,建立靜態(tài)控制終點預(yù)報模型,實現(xiàn)從經(jīng)驗煉鋼到科學(xué)煉鋼的轉(zhuǎn)變。承德鋼鐵公司半鋼煉鋼的現(xiàn)場條件,建立了“承鋼100t轉(zhuǎn)爐提釩—煉鋼雙聯(lián)靜態(tài)控制系統(tǒng)”。該系統(tǒng)是基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)爐冶煉靜態(tài)控制預(yù)報模型,模型以轉(zhuǎn)爐冶煉理論為基準(zhǔn),在物料平衡和熱量平衡的基礎(chǔ)上建立以Visual Basic語言作為載體的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為模型基礎(chǔ)的誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)承德鋼鐵有限公司現(xiàn)場的冶煉情況,對轉(zhuǎn)爐終點預(yù)報的影響因素進行分析,篩選后確定輸入層參數(shù),針對半鋼煉鋼分開建立碳含量、溫度預(yù)報模型,確定輸入層參數(shù)有37個,中間隱含層參數(shù)有30個,輸出層參數(shù)有2個的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模型在300爐樣本的基礎(chǔ)上做數(shù)據(jù)訓(xùn)練,對權(quán)值、閾值進行修正,并保存100爐未訓(xùn)練過的學(xué)習(xí)樣本作為模型網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練依據(jù),對轉(zhuǎn)爐冶煉進行在線訓(xùn)練,通過訓(xùn)練的模型可以很好的適應(yīng)轉(zhuǎn)爐冶煉多變的生產(chǎn)條件。將轉(zhuǎn)爐冶煉終點預(yù)報模型安裝到轉(zhuǎn)爐冶煉的生產(chǎn)現(xiàn)場,對煉鋼終點碳含量、溫度進行預(yù)報,得到很好... 

【文章來源】:華北理工大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】:67 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

承鋼100t轉(zhuǎn)爐半鋼煉鋼靜態(tài)控制 ——基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的終點預(yù)報模型


人工神經(jīng)結(jié)構(gòu)模型

結(jié)構(gòu)圖,文獻綜述,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),機器人控制


用于爐熱預(yù)測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

流程圖,標(biāo)準(zhǔn)BP算法,流程,預(yù)報流程


標(biāo)準(zhǔn)BP算法流程

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于參數(shù)選取影響B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果的分析[J]. 韓雪.  智能計算機與應(yīng)用. 2011(05)
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[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼液終點磷含量預(yù)測模型[J]. 徐輝,李旭,張軍紅,蘇小利.  鞍山科技大學(xué)學(xué)報. 2007(02)
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[7]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)爐靜態(tài)模型[J]. 常立忠,李正邦.  煉鋼. 2006(06)
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碩士論文
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[2]唐山不銹鋼轉(zhuǎn)爐冶煉終點預(yù)報模型及其應(yīng)用[D]. 鄭玉平.河北理工大學(xué) 2008
[3]復(fù)吹轉(zhuǎn)爐終點氧含量的控制與預(yù)報[D]. 王登峰.武漢科技大學(xué) 2005
[4]轉(zhuǎn)爐煉鋼終點靜態(tài)控制預(yù)測模型[D]. 黃金俠.天津大學(xué) 2005
[5]寶鋼—煉鋼廠300t鋼包鋼水溫度預(yù)報模型[D]. 田建國.江蘇大學(xué) 2005



本文編號:3253197

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