基于人工神经网络的烧结矿FeO预报系统

针对现场烧结矿FeO控制复杂与难度大的实际。采用改进后的4层前向神经网络。进行多因素输入建模，输出采用主因线性相关与次因非线性相关叠加。预报烧结矿FeO。为现场烧结矿FeO控制提供了新的可行方法。该网络结构设计先进合理，精度高，泛化能力强。训练误差平方和为0．0794，用训练样本集测试FeO输出。检验的绝对平均误差为0．109467，命中率97．81％。采用训练后网络预报。其绝对平均误差为0．1068255，命中率100％。     

运用神经网络预报烧结终点

针对现场烧结终点控制复杂与难度大的实际,开发了神经网路预报系统。预报系统采用4层前向神经网络,进行多因素输入建模,输出采用具有极值特性的二次曲线计算的烧结终点与实际最高废气温度,预报烧结终点与最高废气温度,为现场终点控制的最新可行方法。网络结构设计先进合理、精度高、泛化能力强,训练方差为0000 018 14,用训练样本集测试输出,烧结终点绝对平均误差为0.04,终点废气温度绝对平均误差为4.57 ℃。采用训练后网络预报,烧结终点（风箱号）绝对误差最大仅为0.09,终点废气温度绝对误差最大为3.57 ℃,命中率100％。用预报结果有针对性调节烧结参数可收到明显效果。     

应用改进的神经网络模型预报转炉冶炼终点

准确预报转炉冶炼终点的钢水温度与碳含量对提高转炉终点命中率具有重要意义。针对现有多层前馈网络学习算法的不足,基于BP模型提出一种改进算法,建立了复吹转炉冶炼终点的预报模型,并与BP模型的预测结果进行了统计比较。研究表明,改进后的模型能够对冶炼终点进行良好的预报。采用单节点输出模型对终点钢水碳含量与温度分别进行预报,预测误差w(Δ[C])<±0.03%的命中率达97.22%,Δt<±12℃的命中率为94.44%。还建立了神经网络双节点输出模型对转炉终点钢水碳含量及温度同时进行预报,误差Δt<±15℃、w(Δ[C])<0.03%的双命中率为76.92%。     

基于FOA-GRNN模型的转炉炼钢终点预报

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±0. 03%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42. 22%与37. 08%,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.     

烧结矿化学成分控制专家系统的开发与应用

采用基于改进BP算法的人工神经网络模型,提前预报了烧结矿的R和TFe、SiO2含量,将模型的预报结果转化为规则的输入,设计了基于经验规则的专家系统,结合R、TFe的变化趋势和配料计算提前调整原料的配比.系统正式投入运行后,烧结矿碱度(R)预报命中率达到91%,全铁(TFe)预报命中率达到94%,操作指导建议采纳率为92%,实现了对烧结矿化学成分的稳定控制.     

基于混合编码策略的电弧炉冶炼钢种的碳含量预报模型

提出一种混合编码策略的遗传算法(GA)训练电炉钢碳含量神经网络预报模型。先采用二进制编码策略,再采用十进制编码策略继续优化预报模型的权阈值,这种混合编码策略综合了二进制编码搜索能力强和十进制编码变异量可任意小的优点。仿真结果表明,混合编码策略的遗传算法(GA)具有更快的收敛速度和更好的寻优性能。对100 t电弧炉冶炼0.85%～1.00%C的钢种,预报碳含量的精度为±0.04%时混合编码GA的命中率为96%,二进制编码GA的命中率为90%。     

基于熔池混匀度的转炉烟气分析定碳模型

转炉冶炼终点碳曲线拟合模型避开了熔池初始碳含量难以精准确定的问题,假设吹炼后期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命中率分别为85.9%和81.2%.运用熔渣分子理论,基于冶炼热轧板材(SPHC)的渣组元成分,计算得出渣中FeO的活度为0.241.出钢温度为1686℃时,C和Fe元素选择性氧化的临界碳质量分数为0.033%.本文在传统指数模型的基础上,充分考虑了枪位、顶吹流量、底吹流量等操作参数对熔池脱碳速率的影响,建立了基于熔池混匀度的指数模型.基于熔池混匀度的指数模型与其他烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有所提高.以新钢生产热轧板材(目标碳质量分数为0.06%)时的烟气数据为研究对象建模,终点碳质量分数预报误差在±0.02%之间的有75炉次,占验证数据量的88.2%.      

基于改进BP神经网络的烧结矿FeO含量预测

影响烧结矿FeO含量的因素较多且FeO含量与各因素间呈现非线性关系，预测难度较大。针对烧结矿FeO含量难以直接预测的问题，提出一种Dropout算法与Adam算法和四层BP神经网络相融合的烧结矿FeO含量预测模型。为提高烧结矿FeO含量的预测准确率，结合烧结工艺，选取与烧结矿FeO含量强相关性的烧结机尾断面热成像关键帧的温度特征作为模型的参数输入。利用Dropout算法改善四层BP神经网络结构，Adam算法优化四层BP神经网络的训练过程，进而提高模型的预测精度和泛化能力。试验表明，改进的模型预测烧结矿FeO含量误差值在±0.5、±0.8和±1.0时，命中率分别达到77.42%、88.71%和96.77%。与三层BP神经网络预测模型和支持向量机回归(support vector regression, SVR)模型相比，该模型的误差更小，同时预测精度也得到显著提升。     

基于灰色关联分析和超限学习机的高炉铁水硅含量预测

炉温的实时预测技术对高炉生产稳定顺行具有重要意义,在高炉炼铁过程中,通常间接用铁水硅含量的变化来表示高炉炉温的变化。针对硅含量预测效率和精度不足的问题,建立了铁水硅含量预测模型。以现场数据为样本数据,采用灰色关联分析(grey correlation analysis, GCA)获得与硅含量相关度较高的生产指标,以相关指标为输入、硅含量为输出,构建超限学习机(extreme learning machine, ELM)算法模型,对模型进行训练。现场数据计算表明,该模型的预报命中率达87%(误差不小于0.10),实现了高炉铁水硅含量的准确预报。     

烧结矿FeO含量在线智能检测系统开发与应用

针对烧结矿FeO含量检测周期长,不利于烧结生产实时控制的问题,建立了基于烧结机尾断面图像和深度学习算法的烧结矿FeO含量软测量模型。该模型采用C^#高级程序语言开发了烧结矿FeO含量在线智能检测系统,并成功应用于宝钢湛江1^#烧结生产线。该系统在现场的运行结果表明：在误差区间±0.5%内,烧结矿FeO含量的软测量命中率在90%以上。该系统可以为生产现场的燃料配比实时调控提供参考,对降低烧结矿FeO含量波动和固体燃料消耗具有重要意义。     

神经网络与激光诱导击穿光谱技术结合的烧结矿中硅元素定量分析方法探究

烧结矿中二氧化硅的含量对高炉炉渣产量以及冶炼能耗有重要影响,因此探索一种能够快速、准确地分析烧结矿中硅元素含量的方法具有重要的研究意义.拟采用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)对30个烧结矿实际样品进行快速分析,收集其190～300 nm范围的光谱信号,先建立特征线(Si 288.16 nm)的标准曲线,分析特征线信号强...     

人工神经网络在烧结矿指标预测中的应用

应用误差反向传播方式建立了烧结矿性能指标预测的神经网络模型,并用实际烧结生产数据对模型进行了训练,训练后的模型可以对烧结过程进行分析,并可对烧结矿的FeO含量和烧结矿转鼓指数进行预测。     

神经网络在高炉铁水硫含量预报中的应用

采用3层BP神经网络来预报高炉铁水硫含量,根据高炉冶炼的实际生产数据,选取风温、风量、炉顶温度、焦炭负荷、喷煤量、矿石硫含量、焦炭硫含量、煤粉硫含量和上一炉铁水硅含量9个因素作为输入变量,为提高神经网络预报的准确率,对输入参数进行时滞处理.采取附加动量项和自适应学习步长的措施,解决了BP神经网络局部收敛和学习时间过长的问题.模型预报结果表明:当允许绝对误差不大于0.001时,预报命中率为70.7%;当允许绝对误差不大于0.005时,命中率为90%,证明了模型的有效性.     

基于MIV-GA-BP模型预测烧结矿FeO含量

工艺绿色化、装备智能化、产品高质化已成为当前钢铁行业主要发展目标。作为影响烧结矿性能的重要指标之一,FeO的含量不仅影响烧结矿还原性的高低和烧结过程的能耗,而且在一定程度上影响高炉间接还原、燃料比等指标。针对目前研究过程中存在的数据量少、工艺结合不紧密、特征选择方法针对性不强等问题,提出了基于MIV-GA-BP算法的烧结矿FeO含量预报模型。以承钢3号烧结机1年的生产数据作为研究基础,首先选取BP神经网络作为深度学习模型,然后利用遗传算法的特点解决了网络调参难等问题,成功构建了基于遗传算法优化的BP神经网络模型。在特征选取阶段将MIV算法的优越性与工艺理论相结合,选取了拥有更好解释性的参数作为模型的输入,此方法提高了模型预测准确率,成功实现了烧结矿FeO含量的预测。上线测试结果表明,误差允许范围内模型命中率达到87.9%,对现场烧结生产具有更好的指导性。     

基于MIV-GA-BP模型预测烧结矿FeO含量

工艺绿色化、装备智能化、产品高质化已成为当前钢铁行业主要发展目标。作为影响烧结矿性能的重要指标之一,FeO的含量不仅影响烧结矿还原性的高低和烧结过程的能耗,而且在一定程度上影响高炉间接还原、燃料比等指标。针对目前研究过程中存在的数据量少、工艺结合不紧密、特征选择方法针对性不强等问题,提出了基于MIV-GA-BP算法的烧结矿FeO含量预报模型。以承钢3号烧结机1年的生产数据作为研究基础,首先选取BP神经网络作为深度学习模型,然后利用遗传算法的特点解决了网络调参难等问题,成功构建了基于遗传算法优化的BP神经网络模型。在特征选取阶段将MIV算法的优越性与工艺理论相结合,选取了拥有更好解释性的参数作为模型的输入,此方法提高了模型预测准确率,成功实现了烧结矿FeO含量的预测。上线测试结果表明,误差允许范围内模型命中率达到87.9%,对现场烧结生产具有更好的指导性。     

基于BP神经网络的烧结矿性能预报模型

 为解决烧结矿预报模型中未考虑铁矿粉高温基础特性的情况,在预报模型中添加了反应铁矿粉高温性能的同化反应特征数,即流动性特征数。采用BP神经网络建立烧结矿性能预报模型。选择影响高炉生产的烧结矿指标作为输出,分析影响这些指标的烧结操作制度,铁矿粉的高温、物化特性作为输入;通过BP神经网络建立预测模型,并对BP神经网络的算法进行优化。预报模型采用8-17-4的BP神经网络结构,经过训练后,预测精度达到85%以上,具有很好的准确性和自适应性。     

基于BP神经网络钒钛烧结矿低温还原粉化性能预测

为了改善钒钛烧结矿的低温还原粉化性能,将BP神经网络算法应用于钒钛烧结矿低温还原粉化性能预测中,指标数据的样本分为输入样本和输出样本,其中:输入样本为配碳量、碱度、w(Mg O)以及FMG粉配比,输出样本为钒钛烧结矿RDI+3.15,运用BP神经网络算法探索输入样本与输出样本间的关系。结果表明:BP神经网络模型适用于烧结矿还原粉化性能的研究,可以根据输入样本有效的预测输出样本,且平均相对误差为5.7%,满足工程实践中预测精度的要求,为钒钛烧结矿生产提供了指导。     

A BP neural network based mathematical model for predicting Si content in hot metal from COREX process

The high and fluctuation property of ??Si?? content in hot metal (HM) is always a problem in COREX process. The precise prediction of ??Si?? content in HM from COREX process can provide a theoretical basis and technical reference for stabilizing and reducing the ??Si?? content in HM. A back propagation (BP) neural network was established to predict the ??Si?? content in HM from COREX process. The input parameters of the model were determined by correlation analysis, and the hysteretic heats corresponding to each parameter were determined by calculating the Deng??s relevancy. The results show that when the prediction error is ??0. 1%, the hit rate is 80%. The method of continuous updating the training samples was used to improve the prediction accuracy of the model. The prediction results show that the hit rate is 90% in absolute error range of ??0. 1%, and the prediction accuracy has been greatly improved compared with previous model. The improved model can provide a theoretical basis for judging the change of ??Si?? content in HM and subsequent operations.