高炉铁水硅含量预报模型的研究

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1、中南大学硕士学位论文高炉铁水硅含量预报模型的研究姓名：康旭申请学位级别：硕士专业：矿物加工工程指导教师：庄剑鸣20050501摘要高炉铁水中硅的含量，不仅是衡量产品质量的一个重要标志，而且反映了高炉能量利用的程度。因此，在冶炼过程中，如果能及时地掌握铁水中硅含量及其变化的趋势，并做出比较准确的估计，便于及时采取调节措施，对于稳定热工制度，减少炉况波动、降低铁水含硅量以及提高生铁质量和降低焦比等，都是非常有利的。开发铁水硅含量实时在线预报系统，对于指导高炉操作，提高高炉过程控制水平，有十分重要的意义。本研究应用人工神经网络方法进行建模。确定了三层前向网络结构

2、。针对基于梯度下降法的BP网络存在的学习效率低、收敛速度慢、易陷于局部极小状态，网络的泛化及适应能力较差等缺陷，采用了附加动量法及自适应学习率、合理选择激励函数等策略对算法中的缺陷给出了改进措施，取得了较好的应用效果。结合姒TLAB与vc++各自的优点，用MATLAB与vc++的混合编程，在vc++中调用MATLAB的矩阵库。根据面向对象的编程思想，采用基于0DBC的数据库编程技术实现了高炉铁水硅含量的预报。应用湘潭钢铁公司炼铁厂的实际生产数据进行建模，模型的预报命中率达到85％以上，为实现高炉过程铁水硅含量的在线控制奠定了基础。’关键词：高炉过程硅含量预

3、报模型神经网络AbstractTtlcsiliconcontentofhotmetalisnotonlyanimpoltantsymboltoestimatethequaIityofproduct，butalsorenecttIleeneIgycons啪ptionofmeblast如mace．Theref．ore，itisavailabletosteadythe衄a1system，reducemenuctuationofblaSt如maceperf．omlance，decreaSettlesiliconcontemofhotmetalaIldiIrIpmv

4、e廿leq11ali西ofrawimnifⅡlesiliconco】1t咖anditschangetrendcanbemeas切∞d．mtime，hiscom，eniencetotakemeadjus仃nemmeasure．Tbdevelopareal．timeonlinepredictionsystemOfsiliconcontemofhotmetalisveryimportamt0directblast如maceoperationandi11lprovemelevelofblastmmaceprocesscontr01．InⅡ1ecourseofsys

5、tematicmodeling'meanificialneuralnet、vo—ksmemodisstudiedandthree-laverf．onnernetwDrkstmctureiscon丘nIled．111allusionto廿ledef．ectof91誓ldsdescensionof缸aditionalbackpropagationnet、Vorka190ritIlms，s啪eimproVingmeasuressuch私ad帅tivelearningar证a(1ditivemomentIlmh够beentakemandbetterapplicat

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7、iconcontemofhotmetal．KEYWORDS：blaSt缸naceprocess，siliconcont{濉，predictiVemodel，artificialneuralnet、vorksⅡ硕士学位论文第一章文献综述1．1高炉过程的控制现状1．1．1高炉过程的特点’钢铁是现代社会最重要的原材料之一，钢铁工业是现代国家的支柱产业之一。炼钢所用的含铁原料，除去废钢和少量的直接还原铁以外，绝大部分是高炉生产的铁水，约占7096“1。由于高炉炼铁技术经济指标好，工艺简单、可靠，产量大，效率高，能量低，因此在钢铁生产中占据主导地位，对钢铁工业的发展

8、起着举足轻重的作用．我国的炼铁工业多年来是以“优质、低耗、高产、长