基于神经网络的转炉炼钢终点控制
BOF steelmaking endpoint control based on neural network作者机构：沈阳工业大学电气工程学院辽宁沈阳110023 上海宝信软件股份公司上海201900 东北大学自动化研究中心辽宁沈阳110004
出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)
年 卷 期：2003年第20卷第6期
页 面：903-907页
核心收录：
学科分类：080602[工学-钢铁冶金] 0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0806[工学-冶金工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金：国家自然科学基金项目(69674018) 辽宁省教育厅基金项目(202063296)
摘 要：转炉炼钢是一种非常重要的炼钢方法,终点控制是转炉炼钢后期的重要操作.由于冶炼过程温度极高,很难进行准确及时地测量,无法形成通常意义下的反馈控制.采用RBF神经网络预报转炉炼钢终点温度和碳含量,在此基础上提出了基于神经网络的动态终点控制方法来确定在补吹阶段需要的吹氧量和加入的冷却剂量,克服了传统控制方法中基于热平衡和氧平衡控制模型不准确的缺点,提高了终点命中率.
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