轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)預(yù)測(cè)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.pdf

1、煉鋼的主要任務(wù)是脫碳，升溫，去除雜質(zhì)和調(diào)整鋼的成分，生產(chǎn)出質(zhì)量好的鋼水。由于轉(zhuǎn)爐冶煉過程不確定因素很多，是一個(gè)非常復(fù)雜的周期性降碳升溫過程，單純依靠人工經(jīng)驗(yàn)控制保證吹煉終點(diǎn)溫度及成分同時(shí)命中既定的目標(biāo)值是很困難的，針對(duì)這一過程建立的傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型也不能得到令人滿意的結(jié)果。 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近十幾年發(fā)展起來的新興學(xué)科，它同時(shí)具備了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯的特點(diǎn)，取長(zhǎng)補(bǔ)短，集二者優(yōu)點(diǎn)于一身。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力自動(dòng)調(diào)整模糊系統(tǒng)的參數(shù)，又

2、具備了模糊邏輯的表達(dá)能力，有效利用了專家經(jīng)驗(yàn)，對(duì)非線性系統(tǒng)有較好的逼近能力。本文針對(duì)轉(zhuǎn)爐煉鋼過程的特殊性，建立了預(yù)報(bào)轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)成分及溫度的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，合理選取模型參數(shù)，通過對(duì)轉(zhuǎn)爐冶煉大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，使其對(duì)轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)溫度及成分作出有效的預(yù)報(bào)。 本文在建立模型之前，對(duì)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理(如數(shù)據(jù)篩選，聚類等)，分析影響轉(zhuǎn)爐吹煉終點(diǎn)的因素，最終確定：預(yù)測(cè)終點(diǎn)碳含量的變量選擇為鐵水碳含量，鐵水硅含量，爐耗氧量，供氧

3、時(shí)間；預(yù)測(cè)終點(diǎn)磷含量的變量選擇為鐵水硅含量，鐵水磷含量，石灰加入量，供氧時(shí)間；預(yù)測(cè)終點(diǎn)溫度的變量選擇為鐵水碳含量，鐵水硅含量，鐵水溫度，廢鋼加入量，爐耗氧量，供氧時(shí)間。 在此基礎(chǔ)上采用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和BP算法建立了預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)碳、磷、溫度三個(gè)預(yù)報(bào)模型。選用某鋼廠轉(zhuǎn)爐車間2003年全年的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，從中篩選出1898爐數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，99爐數(shù)據(jù)作為檢測(cè)樣本，其運(yùn)行結(jié)果如下。 (1)終點(diǎn)碳含量的預(yù)報(bào)模型：該模型由三個(gè)

4、規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)適用度網(wǎng)絡(luò)組成，這四個(gè)網(wǎng)絡(luò)均采用單隱層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，選擇規(guī)則網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5，適用度網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6。對(duì)模型進(jìn)行檢測(cè)，其中誤差在±0.02％以內(nèi)的命中率為77.78％，±0.03％以內(nèi)的命中率為89.90％，±0.04％以內(nèi)的命中率為96.97％，最大誤差小于±0.05％，平均誤差為±0.014％。 (2)終點(diǎn)磷含量的預(yù)報(bào)模型：該模型由四個(gè)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)適用度網(wǎng)絡(luò)組成，這五個(gè)網(wǎng)絡(luò)均采用單隱層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，選擇規(guī)

5、則網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5，適用度網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為7。對(duì)模型進(jìn)行檢測(cè)，[P]在目標(biāo)值±0.002％范圍內(nèi)的命中率達(dá)到62.63％，在±0.004％以內(nèi)的命中率為92.93％，最大誤差小于±0.008％，平均誤差為±0.0018％。 (3)終點(diǎn)溫度的預(yù)報(bào)模型：這個(gè)模型由四個(gè)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)適用度網(wǎng)絡(luò)組成，這五個(gè)網(wǎng)絡(luò)均采用單隱層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，選擇規(guī)則網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為6，7，7，6，適用度網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為8。對(duì)模型進(jìn)行檢測(cè)，其中，溫度在目

6、標(biāo)值±12℃范圍之內(nèi)的命中率達(dá)到65.66％，在±20℃以內(nèi)的命中率為82.83％，最大誤差小于±40℃，平均誤差為±13.74℃。 通過上述預(yù)報(bào)結(jié)果可以看出，所建立的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)D(zhuǎn)爐終點(diǎn)成分及出鋼溫度進(jìn)行較好地預(yù)測(cè)，其精度滿足現(xiàn)場(chǎng)工藝要求。 本文還對(duì)轉(zhuǎn)爐煉鋼過程的影響因素進(jìn)行了研究，分析了模型的各輸入量對(duì)轉(zhuǎn)爐冶煉終點(diǎn)的影響，為生產(chǎn)合格鋼水及轉(zhuǎn)爐的動(dòng)態(tài)控制提供了參考。 本文所建立的模型存在著一定的誤差，