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1、燒結(jié)過程作為高爐煉鐵的一個(gè)重要流程,直接影響到高爐爐況和鋼鐵產(chǎn)量。而燒結(jié)終點(diǎn)是判斷燒結(jié)過程正常與否的標(biāo)志之一,是與燒結(jié)礦產(chǎn)量、質(zhì)量和成本密切相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù),是燒結(jié)機(jī)操作的主要依據(jù)。對(duì)于具有強(qiáng)非線性、強(qiáng)耦和性、大滯后的燒結(jié)過程,采用機(jī)理模型或傳統(tǒng)的控制理論難以實(shí)現(xiàn)對(duì)燒結(jié)終點(diǎn)的預(yù)測(cè)和控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有自適應(yīng)、自組織等能力,適用于描述考慮許多因素的、不確定的判斷和分類問題。因此可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)測(cè)中。本文提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燒結(jié)
2、終點(diǎn)預(yù)測(cè)方法,解決燒結(jié)終點(diǎn)難以定量化和存在時(shí)間滯后的控制難點(diǎn),為燒結(jié)終點(diǎn)智能控制奠定基礎(chǔ)。 本文以某鋼鐵企業(yè)燒結(jié)過程為例,對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)測(cè)的模型、方法和具體實(shí)現(xiàn)進(jìn)行研究,主要包括以下方面: (1)對(duì)燒結(jié)過程實(shí)時(shí)信息進(jìn)行分析和預(yù)處理,為實(shí)現(xiàn)終點(diǎn)的在線判斷、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和燒結(jié)終點(diǎn)位置控制奠定基礎(chǔ); (2)分析燒結(jié)過程中部風(fēng)箱熱狀態(tài)變化,選定廢氣溫度上升點(diǎn)作為燒結(jié)終點(diǎn)的預(yù)報(bào)參數(shù),針對(duì)燒結(jié)過程各參量之間強(qiáng)耦合性的
3、特點(diǎn),采用灰色模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合的方法,提出燒結(jié)終點(diǎn)灰色BP預(yù)報(bào)策略。研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的改進(jìn),并采用改進(jìn)的GM(1,1)模型,建立燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)測(cè)模型。 (3)針對(duì)燒結(jié)過程工況不穩(wěn)定時(shí),預(yù)測(cè)精度不高的局限性,提出結(jié)合主元分析法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的預(yù)報(bào)策略,分析影響燒結(jié)終點(diǎn)位置的參數(shù),建立了基于燒結(jié)過程料況的燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)報(bào)修正模型。 (4)為增強(qiáng)預(yù)測(cè)模型的自適應(yīng)性,采用有限新息在線訓(xùn)練方法,滿足了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線訓(xùn)練的實(shí)
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