基于灰色神经网络的VOD终点碳温预测模型研究

摘要

真空吹氧脱碳法(Vacuum Oxygen Decarburization)简称 VOD,是一种在真空条件下吹氧脱碳并吹氩搅拌生产高铬不锈钢的炉外精炼技术。VOD炼钢过程是典型的多输入多输出过程,其终点温度和碳含量是冶炼的主要控制目标,它与多个变量存在非线性关系且无法在线连续测量。建立精准的预报模型对 VOD终点温度和碳含量进行准确的预报,可以提高终点命中率,缩短冶炼时间。
　　本文通过对 VOD生产工艺过程的深入分析,确定了影响 VOD炉终点温度和碳含量的因素。在基于灰色系统和 BP神经网络的基本理论基础上,分别建立了VOD炉终点温度和碳含量的灰色 GM(1,1)预测模型、BP神经网络预测模型。考虑到 VOD炉终点温度和碳含量既受到定量输入因素的影响,又受到非定量因素的影响,本文最终将灰色模型与神经网络相结合,建立了 VOD终点温度和碳含量的灰色 BP神经网络预测模型。
　　最后,基于灰色 GM(1,1)模型、BP神经网络模型和灰色 BP神经网络模型三种预测模型进行了 VOD终点温度和碳含量的预测研究。利用某钢厂25炉历史生产数据,其中前17炉数据作为训练样本数据,后8炉数据作为测试样本数据,分别建立预测模型。仿真结果显示,灰色系统与 BP神经网络的组合预测模型在预测结果的命中率和稳定性上都优于单一的灰色模型和 BP神经网络模型,可用于指导 VOD生产实践。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 国内外发展现状

1.3 论文主要工作

第二章 VOD 生产工艺与终点碳温预测方案

2.1 VOD 精炼技术简介

2.2 VOD 生产工艺流程

2.3 VOD 精练终点影响因素分析

2.4 VOD 终点参数的预测方法

2.5 本章总结

第三章 灰色模型在 VOD 终点预测中的应用

3.1 灰色系统理论概述

3.2 灰色系统建模

3.3 灰色预测模型

3.4 基于新陈代谢 GM(1,1)的 VOD 炉终点碳温预测

3.5 本章总结

第四章 BP 神经网络在 VOD 终点预测中的应用

4.1 BP 网络

4.2 BP 神经网络预报模型的建立

4.3 VOD 终点碳温的 BP 神经网络预测模型的建立

4.4 本章总结

第五章 灰色 BP 神经网络组合预测在 VOD 中的应用

5.1 灰色系统与神经网络的融合

5.2 灰色神经网络模型的建模方法

5.3 VOD 炉终点碳含量和温度的组合预测

5.4 本章总结

第六章 总结与展望

致谢

参考文献