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转炉炼钢终点指导系统的研究与设计

孙海洋  
【摘要】:转炉终点控制的技术水平直接影响生产成本、钢水质量和劳动生产率。目前国内大多数钢厂仍然采用人工经验控制,其终点命中率低,不但消耗了成本、延长吹炼时间,而且还影响后期连铸等操作。因此,提高转炉终点命中率尤为重要。 本文以大连特钢生产工艺为背景,对转炉炼钢生产机理过程进行系统的分析,建立了转炉静态机理模型。由于转炉炼钢生产过程十分复杂,随机性强,在对此机理静态模型进行测试时命中率低。针对此问题,本文采用了一种行之有效的人工智能控制方法。 基于对影响转炉终点控制的因素进行分析,本文首先建立了转炉专家指导系统,并以静态机理模型为基础验证了此控制方法的可行性,其次建立了LM-BP神经网络预测模型,以大钢生产数据为样本对神经网络进行训练和测试,结果表明此模型有很高的预测精度,终点碳含量在0.032%-0.125%范围内和终点钢水温度在1645℃-1688℃范围内,终点双命中率可达65%。 为了给操作员提供一种比较精确的指导方式,根据原料铁水的信息,本文重点提出了专家系统和BP神经网络相结合的控制方式,根据预测模型推断,得出一组最接近目标值的物料信息供操作员使用。


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