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时间:2019-02-26
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1、中图分类号:冶金自动化研究设计院硕士学位论文密级:基于BP神经网络的转炉供氧模型的研究与应用开发ResearchandapplicationdevelopmentonBOFoxygenmodelbasedonBPneuralnet作者姓名专业名称研究方向指导教师申请学位级别论文提交日期:付佳:控制理论与控制工程:炼钢过程自动化:陈春雨陶百生:工学硕士:2014年6月原创性声明I煳㈣892Y2631本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容
2、外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:签字日期:如7严年多月学位论文版权使用授权书/’7日本人完全了解冶金自动化研究设计院有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)学位论文作者签名:签字日期:也口/笋年/月,7导师签名:
3、,jl7日签字日期:年月日摘要转炉冶炼的钢水终点成分及温度主要由供氧进行控制,供氧量的有效确定对于转炉炼钢至关重要。本课题将机理方法与智能控制方法相结合,建立转炉炼钢静态控制模型。为了准确控制转炉静态吹炼过程的供氧量,本文分析了转炉冶炼过程的化学反应原理,建立了基于物料平衡和热平衡的转炉静态模型,并在此基础上,研发了基于BP神经网络的转炉供氧模型。通过仿真以及对模型预测结果的误差分析,表明基于BP神经网络的转炉供氧模型,可以更加准确地预测和确定供氧量,具有较好的计算精度和适应能力,最终提高了转炉静态模型
4、的控制精度与钢水终点命中率。本文主要工作如下:首先,针对转炉炼钢复杂的化学反应过程,建立了基于物料平衡与热平衡的转炉炼钢静态控制模型。根据化学反应前后物料平衡原理,通过计算炉渣中各种氧化物的含量,预测辅原料量和供氧量;根据化学反应前后热量平衡原理,判断转炉冶炼过程中是否需要加入发热剂或者冷却剂:通过计算收入热量与支出热量的差值,确定加入冷却剂或发热剂的质量,并重新计算辅原料量及供氧量。然后,针对转炉静态模型中供氧量的准确预测问题,笔者研发了基于BP神经网络的转炉供氧模型。通过分析元素之间的化学反应确定影
5、响转炉总吹氧量的主要因素;采用加入动量项和变步长法的BP神经网络改进算法建立模型;根据转炉历史炉次信息对BP神经网络模型进行训练,确定模型参数及网络结构;利用测试数据检测模型预测的准确性。最后,将同一组数据分别代入机理模型和神经网络模型,求出各自的供氧量预测值并与实际供氧量进行比较。根据均方差分析数据的原理,对三组数据做均方差分析,观察各组数据的波动情况。结果表明基于BP神经网络的转炉供氧模型对转炉吹炼供氧量的预测更为准确。关键词:静态模型;BP神经网络;机理模型;总吹氧量:转炉炼钢AbstractTh
6、emeltingcompositionandtemperatureofBOFsteelmakingwasmainlycontrolledbythegivenoxygen,itwasextremelyimportanttodeterminetheoxygendemandforBOFsteelmaking.ThispapercombinedthemechanismmethodandtheintelligentcontrolmethodandbuiltaBOFstaticmodel.Inordertocont
7、rolthetotaloxygendemandinthestaticblowingprocessofBasicoxygenfurnace(BOF),thispaperanalysedthechemicalreactionprincipleoftheBOFsteelmakingprocess,basedonlrmterialbalanceandheatbalance,thestaticBOFmodelWasbuilt,inaddition,theBOFoxygenmodelofBPneuralnetwas
8、alsodeveloped.Bytheapproachesofsimulationanderroranalysedofmodelpredictions,theresultsshowedthat,theBOFoxygenmodelofBPneuralnetCanpredictandobtainthetotaloxygenamountefficientlywithbeRercalculationaccuracyandadaptivecapaci
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