神经网络高炉铁水含硅量预报模型

研究了基于神经网络的高炉铁水含硅量预报模型，运用高炉生产过程中工艺参数，实现了铁水含硅量的中短期预报，仿真结果表明，本模型具有良好的预报效果。     

唐钢二炼铁厂3号高炉铁水硅含量神经网络预报模型

根据唐钢二炼铁厂3#高炉的生产情况和技术水平,建立了高炉铁水硅含量神经网络预报模型.模型采用BP网络,仿真试验结果表明,该模型具有较好的命中效果.同时,基于预报的铁水硅含量,结合部分专家知识,指导操作决策.具有很强的实用性.     

考虑时滞因素的RBF神经网络模型在高炉铁水硅预报中的应用

在高炉炼铁生产过程中,铁水硅含量反映高炉炉温,预测和控制炉温对高炉生产的节能、降耗、顺行至关重要.基于包钢6号高炉生产数据,建立了RBF神经网络铁水硅含量预测模型.研究表明:考虑时滞因素的RBF神经网络模型,当误差范围＜±0.10时,预报准确率达到了85％,其准确度高于不考虑时滞因素的RBF神经网络模型,对在线预测高炉铁水硅含量具有实用价值.     

铁水含硅量预报神经网络模型

针对我国高炉的检测水平，采用人工神经网络的方法建立了一种用于铁水含硅量预报的神经网络模型，该模型具有良好的适应性和自学习功能。     

高炉主要操作参数与铁水含硅量滞后关系分析

随着钢铁工业生产的进步,炼铁和炼钢工艺均对铁水硅含量提出了越来越高的要求。降低高炉铁水硅含量不仅是高炉的冶炼方向,也是现代炼钢工艺的必然要求。文中以高炉炉温预报和操作指导模型的开发为背景,对影响模型的主要操作参数与铁水含硅量滞后关系进行了相关性和滞后时间的分析,为准确实现高炉炉热判断奠定了基础。     

基于偏最小二乘回归的高炉铁水硅含量模型

在高炉炼铁过程中,常用铁水硅含量[Si]来衡量铁水的质量和表征高炉的热状态,即用铁水硅含量反映高炉炉温.将偏最小二乘回归方法应用于预测硅含量[Si]中,在高炉炉况相对稳定的条件下,得出影响硅含量[Si]的因素为风量和喷煤,与冶炼专家的经验相符.利用包钢6号高炉的数据,建立铁水硅含量[Si]的回归模型,该模型对高炉炉温预测的准确度达到87.61%,对在线监测高炉硅含量具有一定的实用价值.     

高炉铁水硅含量序列的支持向量机预测模型

基于包钢6号高炉的在线生产数据,首先建立铁水硅含量序列的自回归AR(p)模型,分析其滞后阶数;然后对硅含量的自回归项及影响因素进行主成分分析,找到多元变量相互独立的有效信息作为输入变量;最后建立铁水硅含量的支持向量机回归预测模型。该模型对炉温预测的准确度达到88.2%,对在线监测高炉炉温具有一定的实用价值。     

高炉铁水含硅量神经网络预测模型

按现代控制理论,将高炉视作多输入-单输出系统。引入人工神经网络(ANN)方法,选定若干参数作为硅含量的相关变量,建立标准的三层BP网络铁水硅预报模型。用该模型对津西5#高炉的生产数据进行离线预报,允许误差为±0.1％时命中率达到81％。     

高炉铁水硅含量预测系统

高炉铁水中的硅含量不仅是衡量产品质量的一个重要指标,而且反映了高炉能量利用的好坏.铁水硅含量的准确预测,能够指导高炉配料和高炉冶炼操作,实现降低铁水硅含量的目的.根据硅还原的机理从热力学和动力学方程出发,经推导得出了铁水中硅含量的预测模型,并结合高炉物料平衡及热平衡计算,编制成高炉铁水硅含量的预测系统.将实际高炉的原料条件及操作参数输入系统,得到了高炉铁水硅含量的预测值.该预测值与实测值相比,误差范围小,命中率高.从而表明该预测系统在实际运用中具有可靠性.     

高炉铁水含硅量神经网络预测模型

按现代控制理论,将高炉视作多输入-单输出系统.引入人工神经网络(ANN)方法,选定若干参数作为硅含量的相关变量,建立标准的三层BP网络铁水硅预报模型.用该模型对津西5#高炉的生产数据进行离线预报,允许误差为±0.1%时命中率达到81%.     

高炉铁水降硅的实验研究

从理论上分析了降低铁水中硅含量的三个途径:控制硅源;降低滴落带的高度;增加炉缸渣中的氧化性.在实验室进行了降低铁水中硅含量的实验,得到了铁水中硅含量的影响因素:提高二元碱度有利于降硅;增加渣中氧化物可降低SiO2的活度有利于降硅;Al2O3和SiO2不利于降硅;冶炼时焦炭中SiO2的挥发量随温度的升高而增多,使铁水中硅含量增加;随着滴落带高度的增加,铁水中硅含量不断增加.根据实验室研究针对唐山建龙公司高炉特点提出降低铁水中硅含量的措施,降硅效果明显,铁水中硅的质量分数由原来的0.55%左右降到了0.40%左右.     

IGA-BP网络模型在高炉铁水硅含量预测中的应用

文章针对BP网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,采用免疫遗传算法全局寻优和BP网络局部寻优相结合的方法,提高了BP网络的计算精度和收敛速度;应用IGA-BP网络模型对高炉铁水硅含量进行了预测,数值结果对比发现,该模型提高了预测精度的同时,迭代次数比一般BP网络模型也大大减少;仿真结果证明了方法的有效性。     

高炉铁水含硅量的模糊预测函数控制

在高炉炼铁过程中,铁水含硅量既是衡量铁水质量的重要指标,也是表征高炉热状态的关键参数.设计了一种比较新颖的预测函数控制模型,计算了影响铁水含硅量变动的几个关键参数的时滞.通过所设计的预测函数控制模型确定了铁水含硅量与这些参数之间的近似函数关系,应用该函数就莱钢1号高炉所采集的数据对铁水含硅量进行了局部的预测控制,效果很好.     

神经网络模型与时差方法结合的应用

将时差方法与人工神经元网络方法有机地结合起来，提出了一种在高炉铁水含硫量预报中的应用策略、并基于鞍钢10高炉操作过程．建立了高炉铁水含硫量预报专家系统。     

湘钢铁水含硅预报模型的开发和应用

分析了原燃料条件较差、炉况稳定程度较低和检测仪表不多的湘潭钢铁公司２号高炉铁水含硅量数据的统计学特征。按照现代控制论的观点，将高炉视作多输入－单输出系统。当系统处于相对稳定的状态时，可以用若干个操作变量和模型预报偏差的多项式预报下一铁次的含硅量；根据赤池法则确定模型中包括的自变量及其阶数。应用该模型对９１５炉铁次的含硅量作离线预报研究，结果证明了模型的适用性。     

人工神经网络预测高炉铁水硅含量

提出了BP神经网络预测高炉铁水硅含量的几种网络优化方法，指出了神经网络预测硅含量的可行性与局限性。