转炉炼钢终点温度预报模型的研究
转炉炼钢动态过程预设定模型的混合建模与预报
收稿日期:2002209205基金项目:国家自然科学基金资助项目(60074019)・作者简介:王永富(1969-),男,黑龙江齐齐哈尔人,东北大学博士研究生;柴天佑(1947-),男,甘肃兰州人,东北大学教授,博士生导师・第24卷第8期2003年8月东北大学学报(自然科学版)Journal of Northeastern University (Natural Science )Vol 124,No.8Aug.2003文章编号:100523026(2003)0820715204转炉炼钢动态过程预设定模型的混合建模与预报王永富1,李小平1,柴天佑1,谢书明2(1.东北大学自动化研究中心,辽宁沈阳 110004; 2.沈阳工业大学,辽宁沈阳 110023)摘 要:准确预报转炉炼钢动态过程的补吹氧气用量和冷却剂添加量,对于提高终点命中率具有重要意义・采用机理模型及基于数据的自适应神经模糊推理系统混合建模方法建立了转炉炼钢动态过程预设定模型・用减法聚类,最小二乘法及梯度下降法辨识了T 2S 模型并用该模型对机理模型进行补偿建模・对一座180t 转炉的实测数据进行了仿真,仿真结果表明该方法是切实可行并有效的・关 键 词:转炉;炼钢;混合建模;预设定模型;自适应神经模糊系统;T 2S 模型;减法聚类中图分类号:TF 74812;TP 39119 文献标识码:A转炉炼钢作为钢铁生产的重要环节,其主要目标是冶炼出成分和温度均合格的钢水・由于钢水的碳含量和温度不能连续检测,同时冶炼过程的操作条件变化频繁,这给冶炼过程的终点控制带来困难,在实际生产过程中,经常出现由于难以准确控制熔池碳温而引起“返工”的现象,因而提高转炉炼钢终点命中率具有重要意义・目前世界上各大型转炉主要采用静态模型结合动态模型的控制形式,并同时采用参考炉次更新和模型系数学习等方法,增强控制模型的适应能力,提高模型的预报和控制精度[1]・转炉炼钢是十分复杂的非线性过程,由于过程的非线性、时变性、随机干扰及对象模型参数的不确定等因素,使得单纯依靠传统的数学工具的机理建模方法十分困难或者并不十分有效・而基于数据的模糊神经网络技术则是将模糊逻辑和神经网络结合起来,取长补短,具有强大的函数映射能力,它能够通过输入输出数据对过程进行有效的学习,因而在解决基于知识的非线性系统建模领域具有良好的应用前景[2]・目前,转炉炼钢动态控制中普遍存在的问题为模型的适应性能低,其终点控制命中率有待提高・本文在转炉动态过程的补吹氧量和冷却剂添加量的机理建模[3]基础上,引入基于数据的自适应神经网络模糊推理系统对转炉动态过程的补吹氧量和动态冷却剂用量进行补偿,以提高转炉冶炼过程的终点命中率・1 转炉炼钢动态过程预设定模型建模方法在转炉炼钢动态过程控制中,被控变量为熔池的碳含量和温度,控制量为动态冶炼过程的补吹氧气用量和冷却剂用量・本文控制方法:采用一个DCS 控制转炉炼钢的吹氧和冷却剂添加控制回路,并采用一套方法设定转炉动态过程的补吹氧气用量和冷却剂添加量,将该设定量返回并参与吹炼过程的控制・同时引入预测模型和停吹决策系统参与冶炼过程的监督与控制・图1给出了转炉炼钢动态过程的模型结构,其主要包括:预设定模型(虚线部分)、专家在线调整、预测模型和停吹决策系统以及各自相应的辅助部分・转炉炼钢动态过程是一复杂系统,本文只对预设定模型的建模和预报进行讨论,而其他子系统及各系统之间的关系在另文叙述・1.1 预设定模型机理建模方法机理模型通常都是在一定假设条件下得到的,而且为便于应用往往都作了一定的简化处理・因此,不能完全反映外界扰动对系统的影响,也不能完全反映系统内部变化对系统的影响,有时机理模型与实际系统存在着较大的误差・图1 转炉炼钢动态过程模型结构Fig.1 Structure of dynamic BOF steelmaking转炉炼钢动态控制量的计算,是在明确了本炉的冶炼目标(目标碳、目标温度)并获得SL1副枪检测结果之后,由机理模型计算而得本炉需补吹的氧气量方程如下,方程系数学习过程及各参数意义见文献[3](冷却剂投入量计算方程略)・(V OE -V OM )+W ORE ・h ORE =W ST ・βDαD・lnexp C M -C OβD-1expCE AIM -C OβD-1・(1)W ORE ・h ORE =-(T E AIM -T M )+γD ・(V OE -V OM )W ST+δD -εD ・(C M -CE AIM )・(2)方程(1)、(2)有两个未知量,通过求解方程组,可解得动态停吹时刻的补吹氧量为V OE =V OM +W STγD[W ORE ・h ORE +(T E AIM -T M )-δD +εD ・(C M -CE AIM )]・(3)1.2 预设定模型基于数据的神经模糊建模方法基于数据的建模方法有多种[4],本文采用模糊聚类方法对输入空间的数据密集程度进行空间划分以此作为预处理过程,进一步采用自适应神经网络模糊推理系统建立转炉炼钢动态过程T 2S 模糊模型・(1)T 2S 模糊推理系统由Takagi 和Sugeno 提出的多输入、单输出的T 2S 模型非常适合模糊建模[5],该模型可等效成参数可自适应调节的神经网络系统(简称ANFIS ),该模型由m 条模糊规则组成的集合来表示,其中第i 条规则形式为R i :if (x 1is A i 1),(x 2is A i 2),…,(x n is A i n )then f i =g (x 1,x 2,…,x n )(i =1,2,…,m )・(4)给定一个广义输入变量(x 1,x 2,…,x n ),那么由诸规则的输出f i (i =1,2,…,m )加权平均可求得输出 y 为y =6mi =1μi fi(x 1,x 2,…,x n )6mi =1μi・(5)转炉炼钢动态过程的补吹氧气量是一个四输入单输出的模型(冷却剂量计算方法相同,略),输入(x 1,x 2,x 3,x 4)分别为副枪检测的碳含量和温度,终点碳含量和温度,输出z 为补吹氧气量,实现这样一个四输入、单输出的一阶T 2S 模糊系统的等效ANFIS 结构如图2所示,ANFIS 结构分为五层・图2 T 2S 模糊系统等效的ANFIS 结构Fig.2 ANFIS structure of T 2S fuzzy system第一层 计算输入的隶属度:O ij (1)=A ij (x j ,p ij ,q ij )(i =1,2,…,r ;j =1,2,3,4);(6)第二层 计算每条规则的适用度:O i (2)=A i 1(x 1,p i 1,q i1)×…×A i4(x 4,p i4,q i4)=w i ;(7)第三层 计算适用度的归一化值:O ij (3)=w i(w 1+…+w r )=v i ;(8)第四层 计算每条规则的输出:O i (4)=(a i 0+a i 1x 1+…+a i4x 4)=z i ;(9)第五层 计算模糊系统的输出:O i(5)=6ri =1v i z i =z ・(10)在这一网络中,包含了待定的前件参数(隶属度函数中的参数)和后件参数,通过正向的最小二乘法估计加反向的梯度下降算法训练ANFIS ,可以按指定的指标得到这些参数,从而达到模糊建模的目的・(2)T 2S 模糊推理系统结构辨识为了制定模糊规则,首先需要确定有多少条规则,根据Chiu 提出的减法聚类思想[6]来确定规则数和隶属度函数数,然后利用线性最小二乘法617东北大学学报(自然科学版) 第24卷估计每条规则的方程,由此得到FIS 结构,其模糊规则覆盖特征空间・①对数据进行归一化,给定接受比和拒绝比・②计算待聚类的每一个数据对的势值,考虑m 维空间的n 个数据点・由于每个数据点都是聚类中心的候选者,因此,数据点处的密度指标定义为P i =6ni =1e-4x i -x j 2r 2a,r a >0・(11)③开始循环聚类第1步 选出最高势值的数据对作为聚类的参考,每个数据对的新势值由下式更新:P i =P i -P 1・e-4x i -x 12r 2b,r b ≈115r a ;(12)第2步 如果大于接受比,则接受其为一类,聚类数目加一;第3步 如果大于拒绝比,只有在它既有一个合理的势值又远离其他聚类中心时,才接受它为一类,否则拒绝接受为新类;第4步 只要接受为新的一类,就做减小势值运算・然后在剩下的势值中选择一个最高的,返回①・(3)T 2S 模糊推理系统参数辨识若有P 组输入输出数据对,式(10)则写成如下形式z =A・X ・(13)因为样本数据个数大于未知参数的个数,故使用最小二乘方法可以得到均方误差最小(min AX -Z )意义下最佳估计x 3(结论参数向量),即x 3=(A T A )-1A T z ・(14)计算误差变化率,用梯度下降法进行反向学习以调整权值,从而减小误差E (W )=12Y - Y 2=126mk =1(Y k - Y k )2・(15)由梯度下降法,可以求得E (W )的梯度来修正权值,权向量W (l )i (前件参数向量)的修正量可由下式求得ΔW (l )i =-α9E 9W (l )i =αδ(l )i y (l -1)・(16)1.3 预设定模型混合建模方法转炉炼钢实际系统可以分解成可描述和未知两部分,其中可描述部分能用数学模型描述,也就是机理模型・在实际中,人们对实际系统的了解是不完备的以及所做的简化处理,使得机理模型与实际系统之间存在建模误差,建模误差是系统未知部分、外界扰动和内部扰动等作用的结果・因此只要能估计出建模误差,并将其加到机理模型上,将使模型的精度大为提高・ANFIS 辨识所具有的特征,使其适于用做建模误差的估计器,基于上述和并行建模设计思想[7～9],转炉炼钢动态过程的补吹氧量采用了并行混合建模方法・首先,按熔炼号选取一批满足样本空间分布已炼完合格历史炉次数据,把每炉实际供氧量减去每炉机理模型计算的供氧量作为补偿供氧量并分为两组,其中一组作为训练数据,另一组作为检验数据・基于训练数据组采用方程(11)和(12)的减法聚类辨识出转炉补偿预设定模型的结构,其次,采用方程(13)和(14)的最小二乘法辨识出转炉补偿预设定模型的结论参数向量,然后,用式(15)和(16)的梯度下降法辨识出转炉补偿预设定模型的前件参数向量,最后,把另一组检验数据的预报结果和机理模型合成并与实际数据对比・进一步的工作可以基于滚动优化的思想,对历史数据进行分阶段处理以进一步提高预报精度・2 仿真结果与分析对某厂180t 转炉的100炉现场实测数据进行建模,混合建模过程分为以下几个步骤・1)产生转炉补偿训练和检验数据:首先,按熔炼号取100炉已炼完的历史炉次数据,用历史每炉实际供氧量减去历史每炉机理计算的供氧量作为补偿供氧量,然后把计算的补偿供氧量前75炉存入训练文件中,后25炉存入检验文件中・2)genfis2利用减法聚类从数据中产生FIS 结构・fis1=genfis2(bofinput ,bofoutput ,013)3)利用anfis 训练参数并检验得到的FIS 结构・fis2=anfis ([bofinput bofoutput ],fis1,[100 0 0.1]);out =evalfis (bofinput ,fis2);图3 补氧量的实际值与预测值对比曲线Fig.3 Contrasting curve between reality valueof the reblown oxygen and forecast value of the reblown oxygen717第8期 王永富等:转炉炼钢动态过程预设定模型的混合建模与预报4)检验数据计算得到的预报结果存入输出文件・5)混合建模得到的氧耗=机理模型计算的氧耗+补偿氧耗・图3给出了训练样本对机理模型补偿的补氧量与实际数据的仿真结果・表1给出了25炉校验炉次中的前5炉和后5炉数据,从表中可看出机理建模所得的计算氧耗经补偿后趋向实际氧耗・在25炉校验炉次中,采用文献[3]机理建模的总体相对误差为10・7%,而采用混合建模的总体相对误差为612%,从动态统计结果可得出利用混合模型得到的总体预报结果与实际值比较接近,这说明无论从总体上还是从动态过程看,该方法比单纯依靠机理建模具有更高预报精度・表1 机理建模与混合建模的对比Table1 Comparison of mechanism model and hybrid model序号熔炼号副枪[C]副枪[T]终点[C]终点[T]计算氧耗实际氧耗补偿氧耗机理模型相对误差/%混合模型相对误差/%19127920.61415810.04116742237231435 3.3 1.8 29127930.57415900.04116701982248127820.18.9 39127940.52115770.052162518051671-698.0 3.9 49127950.78415970.07616461673197620115.3 5.2 59127960.44415920.054163317021593-91 6.8 1.1………219128120.72615930.0431647201322161079.2 4.3 229128130.53415720.054165922962038-21112.7 2.3 239128140.62815800.03216552137253530415.7 3.7 249128150.44415900.072167021722132-8 1.9 1.5 259128160.62816180.0531635158017551569.9 1.13 结 论本文采用机理和基于数据的ANFIS混合建模方法建立了转炉炼钢动态过程预设定模型,既反映了定量因素对动态冶炼过程的补吹氧气用量和冷却剂用量的影响,又在一定程度上反映了非定量因素的作用,因而使转炉炼钢动态过程的补吹氧气用量预报具有比较高的精度・参考文献:[1]Ramaseder N,Pirklbauer W,Kalisch J.Slanted,sublancesystem for blowing process contron[J].Metall urgical Plantand Technology,1993,16(3):42-45.[2]Zhang J,Morris A J.Recurrent neuro2fuzzy networks fornonlinear process modeling[J].I EEE T rans on NeuralNet works,1999,10(2):313-325.[3]陶钧,柴天佑・转炉炼钢智能控制方法及应用[J]・控制理论与应用,2001,8:129-133・(Tao J,Chai T Y.Intelligent control method and applicationfor BOF steel making process[J].Cont rol Theory andA pplication,2001,8:129-133.)[4]Guillaume S.Designing fuzzy inference systems from data:an interpretability2oriented review[J].I EEE T rans onFuzzy S ystems,2001,9(3):426-442.[5]Takagi T,Sugeno M.Fuzzy identification of systems and itsapplication to modeling and control[J].I EEE T rans S ystM an Cybern,1985,SMC215(1):116-132.[6]Chiu S L.Fuzzy model identification based on clusterestimation[J].I EEE T rans on Fuzzy S ystems,1994,2(2):267-278.[7]Psichogios D C,Ungar L H.A hybrid neural network2firstprinciples approach to process modeling[A].A ICHE N atlMeeti ng[C].Los Angelles,1991.[8]Johansen T A,Foss B A.Representing and learningunmodelled dynamics with neural network memories[A].Proc A merican Cont rol Conf[C].Chicago,1992.3037-3043.[9]Robert M S.Guassian networks direct adaptive control[J].I EEE T rans on Neural Net works,1992,3(6):837-863.Hybrid Modeling and Prediction of the Dynamic BOF Steelmaking ProcessW A N G Yong2f u1,L I Xiao2ping1,CHA I Tian2you1,XI E S hu2ming2(1.Research Center of Automation,Northeastern University,Shenyang110004,China; 2.Shenyang University of Technology,Shenyang110023,China.Corres pondent:WAN G Y ong2fu,E2mail:wyf3000@)Abstract:A new framework was presented for the accurate modeling and prediction of the reblown oxygen and the added coolant in dynamic basic2oxygen2furnace(BOF)steelmaking processes.The proposed method takes advantages of the modeling approach based on mechanism and uses adaptive neural2network2fuzzy2inference system(ANFIS)to compensate for the BOF modeling uncertainties based on mechanism.In the ANFIS compensating model,the first2order Takagi2Sugeno type fuzzy rules were employed and a hybrid algorithm combining the least square method(L SM)and the gradient descent method was adopted to obtain the model structure.The practical data of an180t converter were simulated.The simulated results are close to the practical values.The method is practicable and effective.K ey w ords:basic oxygen furnace(BOF);steelmaking;hybrid modeling;presetting model;adaptive neural network fuzzy inference system(ANFIS);T2S model;subtractive clustering(Received September5,2002) 817东北大学学报(自然科学版) 第24卷。
转炉炼钢终点静态预测系统的研究的开题报告
转炉炼钢终点静态预测系统的研究的开题报告一、选题背景转炉炼钢是钢铁生产中常用的方法之一，其优点在于可以生产大量的合金钢和特殊合金钢，同时还能够有效地降低生产成本。
在转炉炼钢过程中，终点成分的控制非常重要，因为不同的终点成分会导致不同的物理和化学性质，进而影响钢材的性能和应用范围。
目前，转炉炼钢终点成分的控制往往是通过操作工的经验和直觉来实现的。
但是，这种方法存在着以下缺点：1）操作工的水平和经验差异大，容易出现误差；2）人工控制不能够完全避免机器故障的影响；3）操作工的疲劳和身体状态对控制效果有较大的影响。
因此，研究炉终点静态预测系统，通过对数据建立模型，实现对钢材终点成分的精确控制，具有重要的意义和应用价值。
二、选题意义随着钢铁行业的发展和竞争加剧，提高钢材质量和降低生产成本已成为钢铁企业的一项重要任务。
研究转炉炼钢终点成分的静态预测系统，可以使钢铁企业实现以下目标：1）提高钢材的质量和成分的均一性。
通过预测和控制终点成分，可以减少杂质和夹杂物的含量，从而提高钢材的性能和使用寿命，降低产品的退货率和维修费用。
2）降低生产成本。
通过精确预测终点成分，可以有效地控制原材料的采购和使用，减少原材料的浪费和成本，提高产能和经济效益。
3）提高生产效率和工作环境。
通过自动化控制和优化运行，可以降低劳动强度和人力成本，提高生产效率和产品质量，改善工作环境和劳动保障。
三、研究内容本研究的主要内容包括以下方面：1）调研和收集相关数据。
通过调查和分析当前转炉炼钢生产的情况，收集和整理各种数据，包括原材料成分、炉温、电流和压力等参数，以及钢材终点成分和性能数据。
2）数据预处理和特征提取。
对收集到的数据进行处理和清洗，去除异常值和噪声，然后通过特征提取方法选取最相关的参数和特征，建立预测模型。
3）建立静态预测系统。
选用适当的统计学习方法，建立钢材终点成分的预测模型。
然后将模型与实际生产线相结合，实现自动化控制和优化运行。
基于FOAGRNN模型的转炉炼钢终点预报
３２
材 料 与 冶 金 学 报 第 １８卷
网络具有易收敛的特点，但 ＲＢＦ的网络性能取决 于神经元与扩展速度的选取，而广义回归神经网 络（ＧＲＮＮ）作为 ＲＢＦ神经网络的特例，不仅具有 ＲＢＦ神经网络的优点，并且网络稳定性优于 ＲＢＦ 神经网络［１１－１２］．因此，ＧＲＮＮ广泛用于城市供水、 建筑、通讯，轧 钢、矿 山 与 医 疗 ［１２－１７］等 领 域，并 取 得了较好的效果．
Ｅｎｄｐｏｉｎｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｂａｓｉｃｏｘｙｇｅｎｆｕｒｎａｃｅｓｔｅｅｌｍａｋｉｎｇ ｂａｓｅｄｏｎＦＯＡ－ＧＲＮＮ ｍｏｄｅｌ
ＸｕａｎＭｉｎｇｔａｏ，ＬｉＪｉａｏｊｉａБайду номын сангаас，ＷａｎｇＮａｎ，ＣｈｅｎＭｉｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｔａｌｌｕｒｇｙ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０８１９，Ｃｈｉｎａ）
（东北大学 冶金学院，沈阳 １１０８１９）
摘 要：目前广泛采用的 ＲＢＦ神经网络具有训练时间长与训练困难等缺陷．本研究结合实际生产数据，建 立了 ＦＯＡ－ＧＲＮＮ神经网络预报模型，并对转炉终点温度与碳质量分数进行预报．结果表明：与 ＲＢＦ神经 网络相比，ＦＯＡ－ＧＲＮＮ神经网络可以有效提高命中率并满足实际生产要求．当碳质量分数绝对误差小于 ± ００３％时，ＦＯＡ－ＧＲＮＮ神经网络预报命中率可由 ９１％提高至 ９４％；当温度绝对误差小于 ±１５℃时，预报 命中率可由 ８９％提高至 ９７％．同时，ＦＯＡ－ＧＲＮＮ神经网络训练时间在 ＲＢＦ神经网络基础上分别降低了 ４２２２％与 ３７０８％，预报结果与实测值的均方差也有一定的降低，故可为现场生产提供重要的参考． 关键词：转炉炼钢；预报模型；终点温度；终点碳质量分数；广义回归神经网络；果蝇算法 中图分类号：ＴＦ７２１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７１６６２０（２０１９）０１００３１０６
基于RBF神经网络的转炉炼钢终点预报
且 ,在学习过程中即可确定网络的拓扑结构 ,使网 络权系数计算的复杂性得以降低 , 学习过程得以 加速 . 所以 ,RB F 算法的学习速度要比 B P 算法快 得多 . RB F 神经网络中 , 隐含层与输出层所完成的 任务是不同的 ,因而各自的学习策略也不同 . 隐含 层是采用非线性优化策略 , 对映射函数的参数进 行调整 ,相对学习速度慢一些 ; 而输出层则是应用 线性优化策略 ,对线性权进行调整 ,因而学习速度 较快 . 隐层径向基函数 ,采用高斯函数
第4期
谢书明 ,等 : 基于 RB F 神经网络的转炉炼钢终点预报
407
还原 , 得到实际的训练结果 y =珔 y +δ ^ y
( 7)
ρ( 0 < ρ < 1) 为遗忘因子 , 本文取 ρ = 式中 : Q 011 ;ω ^ ( k ) 为第 k 个样本输入后的权值矩阵修正 结果 ;φk 为第 k 个样本输入后的隐节点输出向量 ; y d ( k ) 为第 k 个样本的期望输出 .
4) 计算目标累积误差
E ( k ) = ρE ( k - 1 ) +
2 φT ω ^ ( k - 1) ] k
式中 : y — — —训练后网络的实际输出值 ( 预测值) ; 珔 y— — —训练前输出值 ( 期望值 ) 标准化时求 得的平均值 ;
Abstract : The aim of basic oxygen f urnace (BOF) steel making endpoint cont rol is t he temperat ure and t he carbon content . Because of t he high smelting temperat ure , it is difficult to take measurement accurately and in time. The model is not accurate wit h t he t raditional met hod. On t he basis of radial basis f un ction ( RB F ) approach ability , t he nearest neighbor algorit hm was used to adjust centers and avoids t he disadvantage of t he K2means , which relies on t he initial cent ral position and is possible to enter local minimum point . The recursive least square met hod was used to calculate t he output weight s of middle layers. An RB F network model of endpoint temperat ure and t he carbon content was set up . The practical data of a 180 t converter were simulated. The result s show t hat t he precision is higher t han t hat based on t he t raditional met hod and backpropagation neural network. Key words : BOF steel making ; endpoint cont rol ; radial basis f unction ; t he nearest neighbors clustering algorit hm ; K2means clustering algorit hm ; recursive least square
转炉炼钢终点控制技术探讨
转炉炼钢终点控制技术探讨转炉炼钢是钢铁冶金中广泛使用的一种生产工艺。
其具有钢液温度高、炉膛压力大、转炉操作难度高等特点。
因此，炼钢过程中终点控制技术的研究和应用至关重要。
本文将从本质、目标、手段三个方面探讨转炉炼钢终点控制技术。
一、终点控制技术的本质终点控制技术是通过建立数学模型和实时监测，以及控制温度、成分、浓度等参数的变化，实现炉料加入、吹氧操作的精细化控制，从而减少控制误差，提高生产效率。
二、终点控制技术的目标转炉炼钢终点控制技术的目标是确保炼钢过程稳定可控，达到生产标准，满足客户需求。
根据工艺和质量要求确定炉口温度、浆渣成分、钢液成分等参数，实现自动调节炉料的初始成分、加入量、吹氧量等参数，控制炉内压力、氧量、流动状态等因素，从而精确控制钢液成分、温度等指标。
三、终点控制技术的手段1.数学模型建立转炉炼钢终点控制技术基于数学模型。
建立的数学模型要能够计算炉内气体、液相、固相等各相态之间的物质和能量交换，以及反应动力学过程，从而实现温度、渗透碳、含铁量等质量指标的计算和预测。
2.实时监测系统建立实时监测系统是终点控制技术的基础，通过信息的采集和传输，建立转炉炼钢系统的信息反馈和控制闭环。
温度、压力、气体流量、液体位移等参数均可以通过传感器实时采集并传输到计算机控制系统，实现实时监测和控制。
3.数学优化算法数学优化算法可以实现各参数之间的协调、优化和迭代，让生产过程更加高效、准确。
例如，多变量优化算法可以优化控制过程中的多个参数，确保最终钢液成分和温度等质量指标稳定可控；智能化模糊控制算法则可以实现对非线性反应进程的有效控制。
总之，转炉炼钢终点控制技术是重要的冶金生产工艺技术，通过建立数学模型和实时监测系统，应用数学优化算法等手段，可实现对炼钢过程的精细化控制，提高生产效率和质量。
随着控制技术不断的发展和创新，其将有望更好地服务于钢铁工业的发展和变革。
RH炉钢水终点温度预报模型研究的开题报告
RH炉钢水终点温度预报模型研究的开题报告一、选题背景RH炉（Ruhrstahl Heraeus）是由德国Ruhrstahl AG股份公司与合金公司Heraeus公司联合开发的一种先进的连铸设备，主要用于炼钢过程中的钢水调质处理。
RH炉中钢水的终点温度（Final Tapping Temperature，FTT）是影响RH炉冶炼效果和钢水质量的重要参数之一，因此精确预测钢水终点温度具有重要意义。
目前，钢水终点温度的预测模型主要分为经验式和物理模型两种。
经验式模型将钢水终点温度作为最终结果，利用多元线性回归、神经网络等方式对钢水炼制过程中的各种因素进行统计分析和回归，从而预测钢水终点温度。
由于经验式模型缺乏物理背景，预测精度有限，且适用性受到限制。
而物理模型则通过建立计算模型，运用物理学原理和数学方法，对钢水炼制的复杂过程进行模拟，提高了预测精度和适用性。
但是物理模型需要耗费大量的计算资源和时间，且建模和调试过程繁琐。
针对上述问题，本课题拟研究基于深度学习的钢水终点温度预测模型，旨在探索一种高效、精确的预测模型，为工业生产提供有力的支持。
二、研究内容和方法本课题拟采用深度学习方法，结合大规模数据集，建立RH炉钢水终点温度预测模型。
具体内容和方法如下：2.1 数据采集本课题将构建一个钢水终点温度数据集，涵盖不同的钢种、温度和成分等多种因素。
数据集的建立包括两个方面：一是基于RH炉的实际生产数据进行采集和整理；二是通过模拟软件对RH炉冶炼过程进行数值模拟，生成模拟数据集。
2.2 模型建立本课题将采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等深度学习方法，对RH炉钢水炼制过程中的多个因素进行分析和建模，从而预测钢水终点温度。
具体地，将采用CNN对原始数据进行特征提取，再采用LSTM进行序列建模。
转炉炼钢终点控制模型的方法研究
集与分析技 术的突破, 基于炉气分析的动态控制技
术得 以引起人们 的关注 , 一方 面炉气 系统 不受 炉 口 尺寸的 限制 , 成本低 于副枪, 并不需要对厂房 基础 建 设进 行较大 的改造 ; 另 一方面 , 基 于炉气分析的 动态控 制系统实现 了全程 的过程控制 "但炉气分析 动态控制技术只实用于低碳钢吹炼终点控制, 且对终 点 的推算属 间接 测量 , 其测量精度受诸多因素的影 响"
钢
铁
技
术
2009 年第 6 期
转炉炼钢终点控制模型的方法研究
胡燕 何腊梅
重庆 40001 3 ) (中冶赛迪公司炼钢事业部
=摘 要 > 转炉炼钢终点控制一直是转炉控 制问题 的难点之一 " 分析 了转 炉炼钢终点控制技术的主要发展阶段 , 比较 了 典型的转 炉炼钢终点静态控制模 型 , 探讨 了目前广泛使用的动态控制技 术 , 并指 出我 国转炉终点控制水平还有待加 强提 高 " =关键词 > 转炉炼钢 终点控制 模型
钢
铁
技
术
2009 年第 6 期
平 衡的计算 , 以求 出温度 的瞬 时变化量 "这样就可
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以在任意时刻计算 出下 一时刻的成分和温 度变 化,
通过 不断校正检测值和预测值 的误差 , 以及通 过连 续 的微 积分运算 , 消除初始条件 的波动误差和系统 误差 , 从而提 高控制 精度 和命中率 1 川 "随着炉气采
转炉炼钢终点控制技术探讨
转炉炼钢终点控制技术探讨转炉炼钢是目前钢铁生产中最主要的方法之一。
在转炉炼钢过程中，钢铁生产商通常会追求高效、低成本和高质量的钢铁生产。
要实现这些目标，需要对转炉炼钢终点控制技术进行深入的研究和探讨。
转炉炼钢的终点控制技术主要用于确定何时停止加入废钢和脱氧合金等原料，并进行钢水出钢操作。
正确的终点控制技术可以确保钢水成分达到规定的要求，并保证生产过程的稳定性和可控性。
目前，常用的终点控制技术有温度法、气体法和电磁法等。
温度法是一种基于测量钢水中的温度来确定终点的技术。
利用温度计等温度传感器可以测量钢水的温度，并根据温度变化来判断终点。
这种方法简单直观，但受到钢水温度分布不均匀和测温传感器精度影响，不够准确。
气体法是一种基于测量和分析钢水中的气体成分来确定终点的技术。
通过测量钢水中的氧含量、氢含量等气体成分，可以判断钢水中残留的还原剂是否已经完全消耗，从而确定终点。
这种方法比较准确，但需要对气体分析设备进行维护和校准，成本较高。
电磁法是一种利用电磁感应原理来测量钢水中的物理参数来确定终点的技术。
通过测量钢水的电导率、温度等物理参数的变化，可以判断钢水的成分及其变化情况，从而确定终点。
这种方法准确度较高，但设备要求较高，需要配备精密的电磁感应器和数据采集系统。
除了上述的常用技术之外，还有其他一些新兴的研究方向和技术亟待探索和应用。
利用机器学习和人工智能等技术，在大量的历史数据和实时数据的基础上建立模型，实现精准的预测和控制。
还有利用光谱技术、振动传感技术等进行终点控制的研究。
转炉炼钢终点控制技术是钢铁生产中至关重要的环节。
目前已有多种技术可供选择，但各自存在一些限制和不足。
需要进一步深入研究和探讨，不断完善和发展终点控制技术，以满足钢铁生产的需求，并推动钢铁行业的发展。
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转炉炼钢终点温度预报模型的研究
转炉炼钢是一种重要的钢铁生产过程，其终点温度的预报是关键的决策因素之一。
为了提高转炉炼钢的质量和效率，研究转炉炼钢终点温度预报模型已成为研究的热点。
本文将介绍转炉炼钢终点温度预报模型的研究内容和研究现状，探讨其应用价值和未来发展方向。
一、研究内容
转炉炼钢终点温度预报模型的研究内容主要包括以下几个方面：
1、数据采集和处理：利用物理、化学参数和历史数据等信息，建立炉内温度、氧气含量、碳含量等变量的数据采集系统，并进行数据预处理，以保证数据的质量和可靠性。
2、模型建立：基于数据采集和处理的结果，建立转炉炼钢终点温度预报模型，以实现对炉内不同区域温度的预测和控制。
常见的预测模型包括神经网络、支持向量机和逻辑回归等。
3、模型评估：通过比较不同模型的预测结果，评估模型的准确性、稳定性和实用性，确定最优模型并进行后续验证。
4、应用实践：利用建立的预报模型，实现对转炉炼钢过程中终点温度的预测和控制。
通过实践应用，逐步提高模型的适应性和预测精度，为钢铁生产提供可靠的技术支持。
二、研究现状
目前，国内外对于转炉炼钢终点温度预报模型的研究已经取得了一定的成果。
国内一些钢铁企业对于该问题进行了探索和应用，开展了一些基于统计学和人工智能算法的研究。
例如，多个钢铁企业采用了支持向量机算法来预测炉内温度，取得了良好的预测效果。
国际上，美国、日本等国家也在该领域进行了长期的研究，目前已有许多文献探讨了转炉炼钢终点温度预测的基础理论、实验研究以及预测模型的应用等方面。
以美国为例，该国的许多大型钢铁企业都在转炉炼钢领域具有深厚的技术积累和应用经验，其预测模型的准确性已经达到了相当高的水平。
三、应用价值
转炉炼钢终点温度预报模型的研究具有重要的应用价值。
首先，该模型可以预测炉内不同区域的温度分布，实现对炉温的精准控制，提高炼钢的质量和效率。
其次，该模型可以帮助钢铁企业降低生产成本，减少资源浪费，提高经济效益。
最后，该模型的研究结果可以为其他相关领
域（如冶金学、机械工程学等）提供有价值的参考和借鉴。
四、未来发展方向
随着时代的发展和科技的进步，转炉炼钢终点温度预报模型的研究也将面临更多的机遇和挑战。
未来研究方向主要包括以下几个方面：
1、数据质量提升：当前，转炉炼钢终点温度预报模型的研究中存在数据质量不佳的问题，如数据采集不完整、数据缺失、误差较大等。
因此，未来研究需要着重解决这些问题，提高数据质量和可靠性。
2、模型优化：目前，转炉炼钢终点温度预报模型的研究主要采用统计学和人工智能算法，未来需要在这些算法基础上进行优化，在预测区间、精度、性能等方面进一步提高。
3、智能化应用：随着人工智能技术的发展，未来可将转炉炼钢终点温度预报模型与机器学习、大数据等技术相结合，实现智能化应用，提高模型的自适应能力和预测精度。
4、系统化应用：未来可将转炉炼钢终点温度预报模型与钢铁生产中的其他生产流程和业务系统相整合，实现对钢铁生产全流程的智能化控制和优化。
综上所述，转炉炼钢终点温度预报模型的研究是一项重要而繁杂的工作，但其应用价值巨大，具有广泛的发展前景。
未来，我们需要不断加强基础研究，推动技术创新，实现科技与产业无缝连接，以更高效、可靠、可持续的方式推动钢铁生产的发展。