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转炉炼钢智能终点锰、磷预报模型的开发

许娜  
【摘要】: 转炉炼钢是一种非常重要的、占统治地位的炼钢方法。转炉炼钢过程是一个非常复杂的高温物理化学工业过程。正是因为转炉炼钢过程的复杂性,使得转炉炼钢终点的预报尤为重要。在转炉炼钢的过程中,有经验的操作工要对钢水终点成分中的[Mn]、[P]进行分析,并与副枪终点测温和定碳相结合,决定是等待取样分析,还是进行快速出钢。本文以国家经贸委技术创新项目“新一代炼钢过程模型库开发及其工业应用”为背景,以宝钢转炉的实际生产数据为依据,并采用人工智能技术,对转炉炼钢的终点锰、磷预报模型进行了研究与开发。 开发了转炉炼钢的终点锰预报模型。根据冶金学、统计学等原理知识,选取模型的变量参数,分别建立了回归模型和神经网络模型。回归模型虽然简单、可视,但是仿真结果并不理想。人工智能技术中的神经网络有很强的非线性映射和容错能力,而转炉炼钢又是一个复杂的非线性过程,在选取适当参数的基础上,采用神经网络技术建模,能取得很好的仿真效果:当预报误差精度|△Mn|≤0.025%时,预报命中率超过98%。最终确定了终点锰神经网络预报模型为现场应用模型。 开发了转炉炼钢的终点磷预报模型。借鉴终点锰预报模型的建模经验,对终点磷预报建立了回归及神经网络两种模型。神经网络的终点磷预报模型取得了较好的效果,当预报误差精度为|△P|≤0.003%时,预报命中率为83%,但该模型仍没有达到现场应用的要求,需要进一步研究。 为配合神经网络预报模型的现场应用,并解决现有仿真软件中无法处理的一些实际问题,开发了基于Levenberg-Marquardt优化算法的BP神经网络C语言源程序。该源程序以动态内存的使用为基础,易于维护,能够在现场的过程机上运行。 由于终点锰神经网络预报模型达到了工业现场应用要求,因而结合现场应用的实际环境,开发了终点锰神经网络预报模型的工业应用微机版。该微机版模型与应用环境的接口都采用与现场过程机完全相同的形式,现场条件允许时即可移植到过程机上运行。


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