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基于T-S模糊神经网络模型的高炉铁水温度预测建模

崔桂梅 , 李静 , 张勇 , 李仲德 , 马祥

钢铁

针对高炉炉温与铁水硅含量呈正相关而非严格的线性关系和机制建模的主观性以及其难以建立各变量之间隐含的数学关系等的不足,在数据挖掘理论的基础上,对海量的样本数据进行预处理和特征提取,然后以高炉铁水温度为研究对象,建立了基于TS模糊神经网络的高炉铁水温度预测模型.最后,应用某高炉数据进行模型验证,并将该模型与T-S模糊多元回归模型以及BP神经网络模型进行比较研究,仿真结果表明T-S模糊神经网络模型的有效性和优越性.

关键词: 高炉铁水温度 , T-S模糊回归 , T-S模糊神经网络

高炉铁水温度的多元时间序列建模和预测

崔桂梅 , 李静 , 张勇 , 卢俊慧 , 马祥

钢铁研究学报

针对高炉炉温铁水硅含量为预测对象的不确定性和高炉炉温单变量时间序列模型所含炉温输入信息量少、难以揭示各个变量之间的相互关系及变化规律的特点,以高炉铁水温度为研究对象,建立BP神经网络多元时间序列模型和T-S模糊神经网络多元时间序列模型.应用高炉实际数据做模型检验,结果表明,T-S模糊神经网络多元时间序列模型取得更好的命中率和预测精度.

关键词: 高炉铁水温度 , 多元时间序列 , BP神经网络 , 模糊神经网络

提高包钢高炉渣碱度的试验研究

郝忠平 , 郭卓团 , 廉华 , 席军 , 马祥

钢铁钒钛 doi:10.7513/j.issn.1004-7638.2016.03.019

对不同碱度的高炉渣黏度、软化及熔化性温度进行了测定.结果表明:高炉渣是一种典型的“短渣”.高温(>1400 ℃)熔融状态下的黏度很小,只有0.5 Pa·s左右,炉渣的流动性比较好.随着碱度的提高,炉渣黏度熔化性温度逐步提高,当碱度超过1.07后又降低.利用热力学软件factsage6.4计算平衡反应及绘制相图,从反应生成物及相图分析看,炉渣碱度可提到1.13,从而有利于降低焦比.

关键词: 高炉 , , 碱度 , 黏度 , 熔化性温度 , 热力学计算

冷却水水垢对冷却壁冷却能力影响的传热学分析

程素森 , 马祥 , 杨天钧

钢铁

建立了高炉冷却壁冷却水与冷却壁体综合传热系数的数学模型.计算表明:钻孔冷却壁的综合传热系数是铸管冷却壁的20多倍.冷却水的水垢对冷却壁的冷却能力有重要影响,这种影响对钻孔冷却壁更加严重.因此,对于长寿高炉来说,水的除垢是非常必要的.

关键词: 高炉冷却壁 , 综合传热系数 , 水垢

基于神经网络预测模型的高炉喷煤操作模式优化

崔桂梅 , 胡登飞 , 马祥

钢铁研究学报 doi:10.13228/j.b0yuan.issn1001-0963.20130265

针对高炉冶炼过程中喷煤量通常根据炉长经验总结而出、过程建模困难、生产过程工艺指标波动较大的问题,提出了一种喷煤量操作模式匹配的智能优化方法.该方法以高炉喷煤量为研究对象,以某钢厂高炉大量的实际工业运行数据为基础,首先对不可实时检测变量[Si]含量建立了BP神经网络预测模型,以对当前[Si]含量进行预测;然后基于专家标准挑选出优良模式集,采用模糊C均值聚类的方法对优良模式集进行分类;最后以综合工艺指标评判为前提,对当前输入条件采用基于相似度的方法,从优良操作模式库中寻出与当前输入条件距离最小的操作模式,从而完成模式匹配,进而实现喷煤过程优化控制,对高炉冶炼喷煤过程具有很好的指导作用.

关键词: 模式匹配 , 高炉喷煤量 , 聚类 , 工艺指标 , 相似度

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