基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐熱狀態(tài)預(yù)測模型研究.pdf

1、高爐熱狀態(tài)專家系統(tǒng)目前已廣泛應(yīng)用于國內(nèi)外高爐煉鐵生產(chǎn)過程控制中，知識庫是其核心部分，它是決定專家系統(tǒng)成敗與否和性能高低的關(guān)鍵，專家系統(tǒng)是一類計算機軟件系統(tǒng)，它能在特定的領(lǐng)域內(nèi)，通過應(yīng)用領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗和知識來模擬人類專家解決該領(lǐng)域中困難問題的能力。 高爐熱狀態(tài)專家系統(tǒng)是基于傳感器型的在線實時專家系統(tǒng)。利用產(chǎn)生式規(guī)則來表達(dá)知識，其推理方法為采用基于規(guī)則匹配的專家系統(tǒng)推理方法，然而，這種傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)的知識獲取主要依靠人工來總結(jié)和移植

2、，費時，效率低，自學(xué)習(xí)、自組織的能力較差，知識面窄等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個非線性動力系統(tǒng)，以分布式存儲和并行協(xié)同處理為特色。雖然單個神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能簡單有限，但大量神經(jīng)元所構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)卻具有極強的功能。它具有許多專家系統(tǒng)所無法取代的功能，比如自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)功能。 在現(xiàn)代高爐煉鐵技術(shù)發(fā)展進程中，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相結(jié)合已成為重要的發(fā)展趨勢，這兩者的結(jié)合能更好的發(fā)揮出各自的專長。最簡單的辦法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為系統(tǒng)的前端即預(yù)處理

3、器來處理模糊或不完善的數(shù)據(jù)；也可以作為系統(tǒng)的后端來增強由專家系統(tǒng)所進行的判斷<'[15]>。 本研究根據(jù)湘鋼4<'[＃]>高爐的生產(chǎn)工藝和操作特點，在深入研究高爐熱狀態(tài)影響因素的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵水硅含量預(yù)測模型。并利用湘潭鋼鐵集團公司4<'[＃]>高爐的實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進行系統(tǒng)學(xué)習(xí)、仿真預(yù)測；在此基礎(chǔ)上，根據(jù)硅含量控制理論和實用手冊以及煉鐵專家經(jīng)驗，提出了一套完整的爐溫操作指導(dǎo)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型用Ma