基于神经网络的转炉冶炼终点磷和硫含量预报模型

通过研究转炉冶炼终点磷、硫含量的影响因素.确定了影响冶炼终点的控制变量,根据人工神经网络技术,对常用BP算法进行改进,建立了基于神经网络的转炉冶炼终点双节点输出模型,实现了对终点钢水磷、硫含量同时进行预报,选取现场实际生产数据为样本,对模型进行训练,使模型对磷、硫含量的预报误差在±0.003%的命中率均达到了85%以上,预报精度达到了炼钢工艺的要求。     

基于神经网络的转炉冶炼终点磷和硫含量预报模型

通过研究转炉冶炼终点磷、硫含量的影响因素,确定了影响冶炼终点的控制变量,根据人工神经网络技术,对常用BP算法进行改进,建立了基于神经网络的转炉冶炼终点双节点输出模型,实现了对终点钢水磷、硫含量同时进行预报,选取现场实际生产数据为样本,对模型进行训练,使模型对磷、硫含量的预报误差在±0．003％的命中率均达到了85％以上,预报精度达到了炼钢工艺的要求。     

基于MATLAB神经网络的复吹转炉终点氧含量的预报模型

钢水终点氧含量是转炉炼钢的控制目标，它与钢水碳含量、钢水温度等多个变量之间存在着严重的非线性关系。利用MATLAB环境，提出基于BP神经网络的转炉炼钢终点氧含量预报模型，并结合某钢铁企业一座90t转炉的实际数据进行了模型验证。结果表明，该方法收敛速度快，预报精度较高。     

数学模型在转炉中的研究与应用

转炉炼钢静态控制是转炉计算机的基本控制方式,副枪动态控制以静态控制为基础。针对转炉炼钢过程中复杂因素的影响,通过数学方法研究开发出一套转炉炼钢数学模型。静态模型包括终点控制模型、供氧模型、造渣模型、底吹模型;动态模型包括脱碳速度模型、钢水升温模型和冷却剂加入量模型。     

基于主元分析的转炉终点ESN静态预测模型

以主元分析方法和新型ESN(回声状态网络)算法为核心,研究了转炉终点静态预测模型。通过对某钢厂转炉生产数据的主元分析,建立了ESN模型,同时将ESN模型与传统的BP和RBF神经网络模型进行了对比研究。结果表明,使用ESN建立的模型比传统的BP网络模型和RBF网络模型,在钢水温度预测方面精度分别提高了0.85%和0.45%,在钢水碳质量分数预测方面精度分别提高了0.45%和0.19%,能够有效的对转炉终点碳含量和温度进行预测,从而为转炉炼钢过程提供更准确的操作指导。     

基于主元分析的转炉终点ESN静态预测模型

以主元分析方法和新型ESN(回声状态网络)算法为核心,研究了转炉终点静态预测模型.通过对某钢厂转炉生产数据的主元分析,建立了ESN模型,同时将ESN模型与传统的BP 和RBF神经网络模型进行了对比研究.结果表明,使用ESN建立的模型比传统的BP网络模型和RBF网络模型,在钢水温度预测方面精度分别提高了0.85%和0.45%,在钢水碳质量分数预测方面精度分别提高了0.45%和0.19%,能够有效的对转炉终点碳含量和温度进行预测,从而为转炉炼钢过程提供更准确的操作指导.     

基于膜算法进化极限学习机的氧气转炉炼钢终点预报模型

氧气转炉炼钢的控制目标是终点温度和碳含量,但由于不能对其进行在线连续测量,直接影响了出钢的质量.针对该问题,提出一种基于膜算法进化极限学习机(ELM)的抗干扰终点预报模型.利用进化膜算法的全局寻优能力调整ELM网络参数,不仅避免了ELM网络受异常点影响出现过拟合现象,还可以寻找最优复杂度的ELM模型.将找到的ELM模型应用到转炉炼钢领域并建立终点碳含量和温度的预报模型.在仿真实验中,分别使用含有高斯噪声的标准sin C函数和氧气转炉炼钢实际生产数据进行仿真,结果表明所提模型在含噪声的数据中具有较好的预报精度和鲁棒性.     

基于案例推理的电弧炉终点预报

在电弧炉(EAF)冶炼生产过程中,出钢温度、碳含量和磷含量等终点参数直接关系到后续生产工艺,甚至影响产品质量.基于增量预报模型的思想,提出采用案例推理方法进行电弧炉炼钢的终点预报,该方法由于建立在已有的炼钢案例基础上,具有方法简单、不需要复杂数学推理的优点,并具有较强的鲁棒性.考虑到电弧炉炼钢影响因素较多、具有较强的非线性,采用支持向量机对案例推理的结果进行增量补偿修整.实践证明,经补偿后的案例推理方法预报精度较高,预报结果接近实际值,该方法是切实可行并有效的,可以用于电弧炉炼钢终点钢水温度、碳含量和磷含量的预报.     

基于决策技术和粗糙集理论的诊断知识库构建研究

针对目前诊断推理中知识库构建存在知识获取困难,提出了一种基于粗糙集和决策理论的诊断知识库构建模型.该模型引入决策技术和粗糙集理论,对源数据进行预处理,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例证明在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征知识,并能有效地解决诊断知识库构建中规则获取的知识冗余或缺失问题,显著提高故障诊断的精度和效率.     

基于粗糙集理论的纸币清分机配置规则获取方法研究

纸币清分机是一种光机电一体化的金融机具.针对不同的客户要求,对纸币清分机属性配置流程进行了概要分析.提出了一种基于粗糙集理论的纸币清分机配置规则的获取方法,实现了对决策系统的约简,使销售人员和客户可以尽快熟悉相应的配置规则.基于粗糙集理论进行知识模型的发现,设定条件属性和决策属性,最终根据实例数据形成配置决策表,利用Skowron差别矩阵进行属性约简及核的提取.配置结果验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于钢包运行稳定性的炼钢厂生产计划优化

针对炼钢厂在不满负荷生产的情况下,缺少相应指导原则编排生产计划的问题,提出一种基于钢包运行稳定性的生产计划优化方法.首先,通过对炼钢厂钢包周转过程的分析,提出在线运行钢包个数的计算方法.然后,分别针对单台铸机和两台铸机顺序开浇的两种情况,分析生产计划对钢包运行状态的影响,建立计算模型.以某炼钢厂生产计划为例进行解析,并以钢包运行稳定性为评价参数,利用遗传算法对生产计划进行优化.结果表明,优化的生产计划可以减少钢包使用个数及其温度波动,减少烘烤煤气消耗量和降低转炉出钢温度,提高钢水温度的控制水平.     

Coordinated control of carbon and oxygen for ultra-low-carbon interstitial-free steel in a smelting process

Low residual-free-oxygen before final de-oxidation was beneficial to improving the cleanness of ultra-low-carbon steel. For ul-tra-low-carbon steel production, the coordinated control of carbon and oxygen is a precondition for achieving low residual oxygen during the Ruhrstahl Heraeus (RH) decarburization process. In this work, we studied the coordinated control of carbon and oxygen for ultra-low-carbon steel during the basic oxygen furnace (BOF) endpoint and RH process using data statistics, multiple linear regressions, and thermodynamics computations. The results showed that the aluminum yield decreased linearly with increasing residual oxygen in liquid steel. When the mass ratio of free oxygen and carbon ([O]/[C]) in liquid steel before RH decarburization was maintained between 1.5 and 2.0 and the carbon range was from 0.030wt%to 0.040wt%, the residual oxygen after RH natural decarburization was low and easily controlled. To satisfy the re-quirement for RH decarburization, the carbon and free oxygen at the BOF endpoint should be controlled to be between 297 × 10?6 and 400 × 10?6 and between 574 × 10?6 and 775 × 10?6, respectively, with a temperature of 1695 to 1715°C and a furnace campaign of 1000 to 5000 heats.     

炼钢厂连铸钢水温度预报模型

应用神经网络建立连铸钢水温度预报模型，重点研究了转炉出钢到中间包浇铸区间的度变变化，确定钢水温降与其影响因素之产是的非线性映射关系，本模型能校确地预报连铸钢水温度。     

复吹转炉锰矿直接合金化热力学模型研究

基于某钢厂铁水、废钢和造渣料等的成分得出转炉炼钢的渣量计算模型,根据热力学原理得出锰的收得率和终点锰含量的预报模型。对模型研究结果表明,提高终点出钢温度、渣碱度、锰矿品位和铁水Mn含量,降低终渣含量及渣中FeO含量,可显著提高Mn的收得率和终点Mn含量。     

A process model for BOF process based on bath mixing degree

The process model for BOF process can be applied to predict the liquid steel composition and bath temperature during the whole steelmaking process. On the basis of the traditional three-stage decarburization theory, the concept of mixing degree was put forward, which was used to indicate the effect of oxygen jet on decarburization. Furthermore, a more practical process model for BOF steelmaking was developed by analyzing the effect of silicon, manganese, oxygen injection rate, oxygen lance height, and bath temperature on decarburization. Process verification and end-point verification for the process model have been carried out, and the verification results show that the prediction accuracy of carbon content reaches 82.6% (the range of carbon content at the end-point is less than 0.1wt%) and 85.7% (the range of carbon content at end-point is 0.1wt%–0.7wt%) when the absolute error is less than 0.02wt% and 0.05wt%, respectively.     

炼钢厂钢包热状态跟踪模型

针对炼钢厂炼钢至连铸全流程,建立了钢包热循环过程钢包热状态跟踪模型,并将包衬温度实测和数值模拟相结合,利用传热反问题修正模型,提高模型的准确度.利用钢包热状态跟踪模型分析了新砌钢包烘烤预热时间、空包时间、离线烘烤时间和包衬侵蚀等因素对钢水温度的影响规律.结果表明:新砌钢包烘烤预热时间从480min增加到780min,可使新包第一次热循环中钢水总温降减少15.6℃;空包时间为540min时,钢水温降比正常周转包增加14.6℃;空包时间越长,离线烘烤减少钢水温降的效果越明显;当空包时间为540min时,进行240min离线烘烤,可使钢水总温降减少11.0℃;包衬侵蚀可使钢水总温降最大增加9.3℃.     

Novel concept of recycling sludge and dust to BOF converter through dispersedin-situ phase induced by composite ball explosive reaction

Recycling of iron and steelmaking dusts is a key issue in environmental protection efforts and to ensure efficient utilization. In this investigation, we developed a novel recovery process that uses a dispersedin-situ phase induced by an explosive reaction of composite balls of iron and steelmaking dusts. We designed and prepared composite balls for this function using a laboratory model batch-type balling disc (at 12 r/min) and optimized the feeding modes in 180-t and 260-t basic oxygen furnace (BOF) converters. The results indicate that feeding composite balls into BOF converters is an effective novel technology for recovering iron and steelmaking dusts. The period after hot metal charging and prior to the oxygen-blowing process is the most reasonable time to feed composite balls. Composite ball treatment is not appro-priate for steel production with sulfur requirements lower than 80 ppm. The maximum composite ball feeding amount is 40 kg/t and the iron yield rate is better than 95%. Compared with the conventional recycling process of sludge and dust, this novel technology is more convenient and efficient, saving up to 309 RMB per ton of steel. Further investigation of this novel recycling technology is merited.