承钢100t转炉半钢炼钢静态控制 ——基于神经网络的终点预报模型

发布时间：2021-06-27 16:28

　　承钢采用提钒操作后的半钢炼钢，因投产年份早，终点控制一直采用凭人工经验控制，这大大影响钢厂生产节奏。为满足生产需要，改变转炉终点控制现状，提高终点碳、温命中率，建立静态控制终点预报模型，实现从经验炼钢到科学炼钢的转变。承德钢铁公司半钢炼钢的现场条件，建立了“承钢100t转炉提钒—炼钢双联静态控制系统”。该系统是基于BP人工神经网络的转炉冶炼静态控制预报模型，模型以转炉冶炼理论为基准，在物料平衡和热量平衡的基础上建立以Visual Basic语言作为载体的BP人工神经网络为模型基础的误差反向传播网络。根据承德钢铁有限公司现场的冶炼情况，对转炉终点预报的影响因素进行分析，筛选后确定输入层参数，针对半钢炼钢分开建立碳含量、温度预报模型，确定输入层参数有37个，中间隐含层参数有30个，输出层参数有2个的三层BP神经网络。模型在300炉样本的基础上做数据训练，对权值、阈值进行修正，并保存100炉未训练过的学习样本作为模型网络训练依据，对转炉冶炼进行在线训练，通过训练的模型可以很好的适应转炉冶炼多变的生产条件。将转炉冶炼终点预报模型安装到转炉冶炼的生产现场，对炼钢终点碳含量、温度进行预报，得到很好... 

【文章来源】：华北理工大学河北省

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

人工神经结构模型

用于炉热预测的BP神经网络结构图

标准BP算法流程

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3253197