欢迎登录材料期刊网

材料期刊网

高级检索

考虑到机理模型能较准确给出转炉吹炼过程的定性规律,而难以给出可靠的定量关系,首先利用冶金机理模型和PLS方法分析影响转炉终点碳的因素,然后建立基于模糊推理神经网络的转炉终点碳预报模型.结果表明,此法能有效提高对转炉终点碳预报的命中率和网络的训练速度.在w(C)绝对误差±0.02%控制精度下命中率达94.12%,相对误差±10%控制精度下命中率达56.86%.

参考文献

[1] 陶钧,谢书明,柴天佑.转炉炼钢控制模型的研究与展望[J].钢铁,1999(08):69-72.
[2] 杨立红,刘浏,何平.基于双输出神经网络的转炉碳温控制模型[J].钢铁,2002(11):13-15,34.
[3] 谢书明,陶钧,柴天佑.基于神经网络的转炉炼钢终点控制[J].控制理论与应用,2003(06):903-907.
[4] 柴天佑,谢书明,杜斌,任德祥.基于RBF神经网络的转炉炼钢终点预报[J].中国有色金属学报,1999(04):868-872.
[5] Li Ruiping;Mukaidono M;Turksen B A .Fuzzy Neural Network for Pattern Classification and Feature Selection[J].Fuzzy Sets and Systems,2002,130(01):101-108.
[6] 赵成林 .顶底复吹转炉炼钢过程数值模拟仿真研究[D].东北大学,2004.
[7] 三輪守;浅井滋生;鞭嚴 .リンとマンガンの酸化反应ぉすび石灰の渣化速度を考虑したLD轉炉の数学のモデル[J].鉄と鋼,1970,56(13):1677-1686.
[8] 刘冬梅;邹宗树;余艾冰 .转炉冶炼终点磷含量的预报模型[J].中国冶金,2006,17(01)
[9] Zadeh L A .Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Process[J].IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics,1973,3(01):28-44.
[10] 王登峰,倪红卫.人工神经网络在转炉炼钢终点预报中的应用研究[J].钢铁研究,2005(02):27-31.
[11] HE Ping;LIU Liu;XU Jingbo .Combining Intelligent and Mathematical Models for BOS Contril at WISCO[J].Steel Times International,2003,11:31-32.
[12] 王淑阁;邹宗树 .一种模糊神经网络模型在转炉终点预测中的应用研究[J].安徽工业大学学报(自然科学版),2005,22(04):596-610.
上一张 下一张
上一张 下一张
计量
  • 下载量()
  • 访问量()
文章评分
  • 您的评分:
  • 1
    0%
  • 2
    0%
  • 3
    0%
  • 4
    0%
  • 5
    0%