資料介紹
在現(xiàn)代鋼鐵企業(yè)中,高爐原料的燒結過程是其中重要的生產(chǎn)工序。燒結礦堿度穩(wěn)定性直接影響到燒結礦的質(zhì)量和產(chǎn)量,但由于燒結生產(chǎn)過程非常復雜,很難用一組較為準確的數(shù)學模型進行描述。加之過程所具有的大時滯性和動態(tài)時變性,采取一些依賴于對象數(shù)學模型的傳統(tǒng)控制理論和方法難以解決燒結礦堿度的波動問題。因此長期以來,燒結礦堿度的控制一直是鋼鐵企業(yè)中的一個難點。據(jù)此提出利用灰色關聯(lián)分析和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡建立燒結礦堿度的預報模型。通過對現(xiàn)場實際數(shù)據(jù)進行仿真,表明該方法魯棒性強,準確性高,泛化能力廣,具有很強的實用性和推廣價值。
燒結礦堿度的穩(wěn)定直接影響高爐生產(chǎn)的穩(wěn)定。實驗數(shù)據(jù)表明,燒結礦堿度波動范圍由±
0.1%降到±0.05%,高爐利用系數(shù)可提高2.5%,焦比可降低1.3%。因此,穩(wěn)定燒結礦堿
度,對強化高爐冶煉和增鐵節(jié)焦有著十分重要的意義。目前,我國燒結廠對燒結礦堿度的控制,主要是通過每兩小時一次的燒結礦采樣分析,根據(jù)分析結果和質(zhì)量指標要求,調(diào)整混合料中的有關成分來實現(xiàn)的。然而,原料經(jīng)過下料、混合、布料、點火燒結到成品冷卻、整粒、取樣等工序,待觀察到調(diào)節(jié)效果一般需3~4小時之久。如此大的時間滯后,采用傳統(tǒng)的控制方法,很難實現(xiàn)燒結礦堿度的準確控制。本文建立了基于BP網(wǎng)絡神經(jīng)網(wǎng)絡的燒結礦堿度的預報模型。應用神經(jīng)網(wǎng)絡的BP算法對燒結礦的堿度進行預測,可以大大提高預測精度,而且模型具有較好的魯棒性和泛化能力。
燒結礦堿度的穩(wěn)定直接影響高爐生產(chǎn)的穩(wěn)定。實驗數(shù)據(jù)表明,燒結礦堿度波動范圍由±
0.1%降到±0.05%,高爐利用系數(shù)可提高2.5%,焦比可降低1.3%。因此,穩(wěn)定燒結礦堿
度,對強化高爐冶煉和增鐵節(jié)焦有著十分重要的意義。目前,我國燒結廠對燒結礦堿度的控制,主要是通過每兩小時一次的燒結礦采樣分析,根據(jù)分析結果和質(zhì)量指標要求,調(diào)整混合料中的有關成分來實現(xiàn)的。然而,原料經(jīng)過下料、混合、布料、點火燒結到成品冷卻、整粒、取樣等工序,待觀察到調(diào)節(jié)效果一般需3~4小時之久。如此大的時間滯后,采用傳統(tǒng)的控制方法,很難實現(xiàn)燒結礦堿度的準確控制。本文建立了基于BP網(wǎng)絡神經(jīng)網(wǎng)絡的燒結礦堿度的預報模型。應用神經(jīng)網(wǎng)絡的BP算法對燒結礦的堿度進行預測,可以大大提高預測精度,而且模型具有較好的魯棒性和泛化能力。
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