基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)爐煉鋼碳溫控制模型及智能專家系統(tǒng).pdf

1、鋼鐵行業(yè)是我國的支柱產(chǎn)業(yè)，而轉(zhuǎn)爐煉鋼在鋼鐵行業(yè)中又占有極其重要的地位。轉(zhuǎn)爐煉鋼的主要任務(wù)就是控制吹煉終點的碳含量和出鋼溫度，使其能夠達到出鋼標準。然而轉(zhuǎn)爐煉鋼是一個繁雜的工業(yè)進程，進程中包含著非常復(fù)雜的多元多相高溫反應(yīng)，是一個周期性的升溫和降碳的過程。另外，因為冶煉進程的溫度極高，情況也非常惡劣，吹煉的時候難以持續(xù)的進行鋼水成份和溫度的檢測，于是很難應(yīng)用普通過程控制的方式對其進行準確的控制。目前，我國絕大多數(shù)中小型轉(zhuǎn)爐的終點控制都是憑工

2、人的經(jīng)驗來進行控制的，具有很大的主觀性，為此經(jīng)常需要進行返工，從而造成了巨大的能源損耗。于是，準確地控制轉(zhuǎn)爐煉鋼終點意義重大。
　　智能控制的興起給轉(zhuǎn)爐煉鋼終點控制帶來新的研究方向，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為解決非線性系統(tǒng)智能控制的一個重要分支，由于其具有強大的非線性系統(tǒng)求解能力而在轉(zhuǎn)爐煉鋼終點控制中得到了廣泛的運用，并取得了滿意的結(jié)果。此外，理論模型是轉(zhuǎn)爐煉鋼終點控制的基礎(chǔ)，其精度直接地影響著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對終點的預(yù)測結(jié)果。因此，結(jié)合理論模型

3、與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個有價值的研究方向。
　　本文首先對轉(zhuǎn)爐煉鋼靜態(tài)控制模型中的理論模型進行了系統(tǒng)的論述，經(jīng)過詳細分析轉(zhuǎn)爐煉鋼過程當中熱平衡和物料平衡之間的聯(lián)系而最后通過該模型給出轉(zhuǎn)爐煉鋼的各項初始參數(shù)。在獲得各項參數(shù)的基礎(chǔ)上運用多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于案例推理的專家系統(tǒng)來進行終點的碳含量和出鋼溫度預(yù)測，其中多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運用了聚類思想將用于訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)根據(jù)其相似性進行了劃分，從而可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更加準確的學(xué)習(xí)它們之間的內(nèi)在規(guī)律。通過實

4、驗仿真驗證該方法獲得了比普通單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更高的預(yù)測精度。基于案例推理的專家規(guī)則是專門用來異常樣本情況下的預(yù)測，它的建立使得預(yù)測模型更加全面和準確。
　　本文后半部分主要介紹了轉(zhuǎn)爐煉鋼的終點控制模型和軟件的實現(xiàn)，在控制模型中重要應(yīng)用了蟻群算法來進行了轉(zhuǎn)爐煉鋼終點控制的多目標尋優(yōu)。軟件部分主要通過VisualStudio2005進行開發(fā)，后臺則使用了SQLServer數(shù)據(jù)庫，其主要功能就是對轉(zhuǎn)爐煉鋼的終點進行預(yù)測和控制。本文在最后對全文