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转炉炼钢终点指导系统的研究与设计

作　者: 孙海洋
导　师: 吴庆洪
学　校: 辽宁科技大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 转炉炼钢 终点控制 专家系统 BP神经网络
分类号: TF345
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 18次
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内容摘要


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。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
1. 绪论  9-17
  1.1 转炉炼钢系统的发展现状  9-10
  1.2 转炉炼钢自动控制技术的发展现状  10
  1.3 转炉炼钢终点控制技术的发展现状  10-13
    1.3.1 转炉炼钢终点静态控制  11-12
    1.3.2 转炉炼钢终点动态控制  12-13
    1.3.3 转炉炼钢全自动控制技术  13
  1.4 转炉炼钢终点控制的新型控制方法  13-15
    1.4.1 光学方法  13-14
    1.4.2 图像方法  14-15
  1.5 论文选题背景和本文工作內容  15-17
    1.5.1 论文选题背景  15
    1.5.2 本文工作內容  15-17
2. 转炉顶吹炼钢工艺系统  17-23
  2.1 转炉顶吹炼钢工艺简介  17-19
    2.1.1 转炉本体的工艺操作过程简介  17-18
    2.1.2 转炉炼钢吹炼过程简介  18-19
  2.2 转炉炼钢主要原材料简介  19-21
  2.3 转炉炼钢的工艺运行规则  21-23
3. 转炉炼钢静态数学模型建立  23-33
  3.1 转炉炼钢的冶炼阶段  23-24
    3.1.1 转炉炼钢硅氧化期  23
    3.1.2 转炉炼钢碳的激烈氧化期  23-24
    3.1.3 转炉炼钢碳扩散期  24
  3.2 转炉炼钢添加剂的计算  24-25
    3.2.1 转炉炼钢元素添加  25
    3.2.2 转炉炼钢其它元素含量增加  25
  3.3 转炉炼钢金属料中元素的氧化反应  25-27
    3.3.1 金属料氧化平衡方程式  25-26
    3.3.2 金属料中元素的氧化量  26-27
  3.4 转炉炼钢物料平衡方程式  27-31
    3.4.1 铁平衡方程式  27
    3.4.2 炉渣中元素平衡方程式  27-28
    3.4.3 氧平衡方程式  28-29
    3.4.4 碱度平衡方程式  29
    3.4.5 能量平衡方程式  29-31
  3.5 转炉炼钢数学模型建立  31-33
4. 基于转炉静态模型的专家指导系统  33-40
  4.1 专家系统的定义及特点  33
  4.2 专家系统的功能及优点  33-34
    4.2.1 专家系统的功能  33-34
    4.2.2 专家系统的优点  34
  4.3 专家系统的结构与构建步骤  34-36
    4.3.1 专家系统主要构成  35
    4.3.2 专家系统建立的步骤  35-36
  4.4 基于转炉终点控制专家系统功能分析  36-39
    4.4.1 转炉炼钢专家系统的设计  36-38
    4.4.2 知识获取结构  38
    4.4.3 推理机的工作流程  38-39
  4.5 专家系统仿真测试  39-40
5. 转炉炼钢终点神经网络预测模型  40-50
  5.1 BP 神经网络简述  40-41
  5.2 BP 神经网络的学习算法  41-42
  5.3 神经网络典型的学习规则  42-43
  5.4 LM-BP 模型原理  43-45
  5.5 神经网络建模的数据预处理  45-47
    5.5.1 模型的输入变量与输出变量的选取  45-46
    5.5.2 数据的预处理  46-47
  5.6 转炉终点碳温神经网络模型的建立  47-48
  5.7 模型训练结果的分析  48-50
    5.7.1 神经网络的测试结果  48-49
    5.7.2 测试结果分析  49-50
6. 转炉炼钢专家系统与BP 神经网络相结合终点指导系统  50-53
  6.1 控制方案  50-51
  6.2 终点指导系统的实现  51-53
7. 总结与展望  53-55
  7.1 总结  53
  7.2 展望  53-55
参考文献  55-58
致谢  58-59
攻读学位期间主要研究工作  59

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中图分类: > 工业技术 > 冶金工业 > 冶金机械、冶金生产自动化 > 炼钢机械与生产自动化 > 炼钢生产自动化
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