| 作者： | 马红 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 王福利;杨昭平 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 关键词： | 转炉炼钢;人工智能;神经网络;静态模型;转炉控制 |
| 摘要： | 该文介绍了当前转炉炼钢及首钢三炼钢80吨转炉的控制现状,提出了用智能控制方法提高其转炉炼钢终点碳、温一次命中率的技术改造思路.文章首先详细介绍了当前流行的几种智能控制方法:学习控制技术、模糊控制技术、专家系统、神经网络控制技术,并对四种技术及其具体系统应用、相关内容进行了详细解析,然后结合首钢三炼钢80吨转炉的具体情况,重点提出采用人工神经网络技术方法提高转炉炼钢一次碳温命中率的解决方案.将人工神经网络技术应用到转炉炼钢过程控制,与增量模型结合,开发出转炉炼钢人工智能静态控制模型.通过在首钢80吨转炉的初步生产试验证明,采用人工智能静态控制模型后,比传统的静态控制模型提高了对炼钢过程各因素之间复杂非线性关系的处理能力,提高了对系统随机因素变化的反应能力和适应能力,因而提高了静态模型的控制精度和终点命中率. |