一种模糊推理神经网络在转炉终点碳含量预报中的应用

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• 作者：刘冬梅邹宗树余艾冰
• 会议时间：2006-11-01
• 关键词：转炉 ; 变量选择 ; 模糊推理 ; 神经网络 ; 预报模型
• 作者单位：东北大学材料与冶金学院辽宁沈阳110004
• 母体文献：第十四届全国炼钢学术会议论文集
• 会议名称：第十四届全国炼钢学术会议
• 会议地点：重庆
• 主办单位：中国金属学会
• 语种：chi

摘要

考虑到机理模型能够比较准确地给出转炉吹炼过程的定性规律,而难以给出可靠的定量关系,本文首先利用冶金机理模型和PLS模型对转炉终点碳含量的影响因素进行分析,然后建立了基于模糊推理神经网络的转炉终点碳含量的预报模型。结果表明,该模型能够较好地对转炉终点碳含量进行快速预报,碳含量绝对误差±0.02%j窿制精度下命中率达94.12%,相对误差±10%控制精度下命中率达56.86%。同时利用模型分析了转炉终点碳含量控制的影响因素,为生产合格钢水及转炉的动态控制提供了参考。