基于人工神经网络和专家系统的精炼过程钢水温度预测模型.pdf

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1、·22·重型机械基于人工神经网络和专家系统的精炼过程钢水温度预测模型李强，曹刚(西安理工大学自动化与信息工程学院，陕西西安710048)摘要：通过分析影响精炼炉冶炼过程中钢水温度变化的主要因素，利用BP人工神经网络与专家控制相结合方法，建立了精炼过程钢水温度预测模型，并利用c#语言编程实现。应用该模型对精炼炉钢水温度进行预测，对预测结果进行了统计分析。结果表明，该模型对精炼过程钢水温度的预报误差为4-5℃，准确率达到85％。关键词：温度预估；神经网络；专家系统中图分类号：TF769．2文献标识码：

2、A文章编号：1001—196X(2010)06—0022一o4ForecastingmodelforthemoltensteeltemperatureinrefiningfurnacebasedonartificialneuralnetworkandexpertsystemLIQiang，CAOGang(SchoolofAutomationandInformationEngineering，Xi’anUniversityofTechnology，Xi’an710048，China)Abstract

3、：Thisarticleanalyzedthemainfactorswhichinfluencethemoltensteeltemperaturechanginginre—finingprocessofthefurnace，buildforecastingmodelformoltensteeltemperaturebythecombinationofBPartificialneuralnetworkandexpe~controlandthemodelcanbeoperatedbyuseofC#la

4、nguageprogram—ming．Themodelcanbeusedtoforecastthetemperatureofmoltensteelinrefiningfurnaceandtheresultsofstatisticanalysisshowthatthetemperaturedeviationofmohensteelinrefiningfurnaceforecastedbythismod—elis±5oC，thehitratereaches85％．Keywords：temperatur

5、eforecast；neuralnetworks；expeflsystem-主要的影响因素有钢包温度、包龄、冶炼过程中1前言的吹氩量、渣厚、耗电量和加入的物料(合金和渣LF精炼过程中，钢水温度对钢的产量和质料)等，而且这些因素对钢水温度的影响很难用数量、钢包的寿命等都有很重要的影响。冶炼过程学方法精确描述。中，对温度的准确预测，不但可以提高产品质量，本文以某钢铁有限公司的宽厚板生产线LF炉而且在一定意义上可以降低生产成本。由于特殊为研究对象，提出将BP神经网络和专家系统相结的生产环境，直接连续地测

6、量钢水温度是不现实合的方法，建立冶炼过程钢水温度预测模型，并的。所以，如何建立一个有效的、能够精确预估且可以根据积累的历史数据不断调整专家系统的温度的模型，是一个迫切需要解决的问题。然而，参数，最后，利用C#语言编程实现了系统。LF冶炼过程中，影响温度的因素很多也很复杂，2误差反向传播(BP)人工神经网络算法收稿日期：2010—09—16；修订日期：2010—09—30作者简介：李强(1964一)，男，西安理工大学副教授。误差反向传播(BackPropagation)网络，简称重型机械·23·BP

7、网络，是一种按误差逆传播算法训练的多层根据对现场生产工艺的分析研究，本文采用前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之问接专家控制系统。因为冶炼过程中加入的合一金、渣料的种类及重量，是根据实际对钢水的取。本文中的人工神经网络就采用误差反向传播网络。此外，由于钢水的变化量有正有负，为了样化验结果来确定的，具有一定的随机性和不确能够对整个冶炼过程进行温度预测，本文使用双定性。而且，由于合金和渣料的种类繁多，之间曲函数(式(1))作为神经元输出变化函数。存在一些复杂的物理化学反应。另外，由于热惯性，加入

8、的合金和渣料的温度，要达到与钢水温(1)度一致，一般需要3～5min。综上所述，很难把由此，网络中节点的输入输出变化关系为这两类因素放入到神经网络中处理。因此，可以nq一1把合金和渣料(统称为物料)的种类和重量放到s=∑·(2)专家系统中处理。根据现场了解的专家的经验和其中，q为第q层，q=1，2，⋯，Q，n为第q知识，在专家系统中制定一个有关各种类型物料层上的神经元个数；i为第q层上的第i个节点，对钢水的温降系数表。表1给出了各种类型的物i=1，2，⋯，n；为第q一1层上的第个节