炼钢连铸流程在线钢水温度控制
来源期刊:工程科学学报2014年第S1期
论文作者:贺东风 何飞 徐安军 田乃媛
文章页码:200 - 206
关键词:炼钢过程;钢包热状态;BP神经网络;混合模型;预测;
摘 要:为了实现炼钢过程钢水温度的精确控制,在分析了实际炼钢厂钢水温度控制现状和钢水温度影响因素的基础上,建立了关键工序节点钢水温度的正向预测模型和逆向预定模型.同时,为了克服现有钢水温度预报方法的不足,提出一种基于钢包热状态和BP神经网络的混合模型方法.该方法以钢包热状态跟踪模型为基础,充分考虑了钢包热状态对钢水温度的影响,并与BP神经网络结合,可有效提高预测精度.
贺东风1,2,何飞1,2,徐安军1,2,田乃媛1,2
1. 北京科技大学钢铁冶金新技术国家重点实验室2. 北京科技大学冶金与生态工程学院
摘 要:为了实现炼钢过程钢水温度的精确控制,在分析了实际炼钢厂钢水温度控制现状和钢水温度影响因素的基础上,建立了关键工序节点钢水温度的正向预测模型和逆向预定模型.同时,为了克服现有钢水温度预报方法的不足,提出一种基于钢包热状态和BP神经网络的混合模型方法.该方法以钢包热状态跟踪模型为基础,充分考虑了钢包热状态对钢水温度的影响,并与BP神经网络结合,可有效提高预测精度.
关键词:炼钢过程;钢包热状态;BP神经网络;混合模型;预测;