基于神经网络的转炉炼钢终点碳温控制研究

【摘要】炼钢作为钢铁行业的一道重要工序,对提高产品质量、降低生产成本起着决定性作用。转炉炼钢作为现代主流的炼钢方式,主要任务是在冶炼达到终点时获得温度及成分均合格的优质钢水,即转炉的终点控制。一般来讲,转炉终点控制是对一次倒炉时转炉中钢水碳含量以及温度的控制。我国现阶段炼钢行业中小型转炉居多,受资金以及设备等众多因素的限制,其终点控制以静态控制为主。无论动态控制还是全自动化的终点控制方式,都以静态控制为基础。静态控制的核心是建立准确的静态模型。本文以提高一次倒炉时的终点碳温命中率为目标,建立了基于统计模型的静态控制模型,并依据神经网络预测控制理论,建立了基于BP网络预测模型的优化控制模型。首先对采集到的实际生产数据进行数据预处理,获得适用于建模的数据样本；基于多维互信息的特征变量选择理论,为多输入多输出复杂系统辨识模型的关键输入选择问题,提供了一个不依赖于具体问题对象的通用框架。鉴于组合模型精度优于单一模型,依据静态控制模型中的统计模型建模原理,建立了非等间距GM_GRNN(GeneralizedRegressionNeuralNetwork,广义回归神经网络)组合静态控制模型。组合模型分别以终点碳含量和终点温度为间距序列建立非等间距灰色模型,串联GRNN对相应非等间距灰色模型的预测值进行非线性优化组合,计算得到转炉入炉主辅料的加入量,指导后期冶炼操作,提高一次倒炉命中率。非等间距GM_GRNN组合模型具有模型精度高、所需建模数据少且易于实现等优点,对于冶炼环境的改变,可利用少量合格的历史数据及时完成模型的更新工作。本文在非等间距GM_GRNN组合静态控制模型的基础上,结合神经网络预测控制理论,进一步实现对转炉终点的优化控制。神经网络预测控制是基于神经网络的系统辨识模型对系统未来行为进行预测,同时,应用优化算法是对最优化系统性能范围的控制输入进行选择的控制方式。本文以基于压缩因子及遗传变异思想改进的粒子群算法优化的BP神经网络作为转炉系统的辨识模型,对系统的未来行为进行预测。以改进的粒子群算法作为神经网络控制结构中的优化算法,采用基于灰色关联度思想的性能指标函数作为算法适应度函数,对影响转炉终点碳温的主要入炉可控因素—吹氧量和废钢加入量进行寻优,实现对转炉终点碳温的优化控制。实例检验的结果表明,采用组合静态控制模型结合神经网络预测控制的控制方式,可以实现对转炉终点碳温的有效控制。
【作者】周莹莹；
【导师】赵辉；余喜珍；
【作者基本信息】天津理工大学，控制工程，2013，硕士
【关键词】转炉炼钢；静态终点控制；非等间距；GM_GRNN组合模型；神经网络预测控制；粒子群算法；

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