基于BP神经网络的电弧炉炼钢过程的终点预报

摘要：

针对电弧炉炼钢过程的高度非线性、时变性、不确定性,基于BP算法,建立了增量神经网络电孤炉冶炼终点的预报模型.以废钢、铁水、铁矿石、通电时间、吨钢氧耗和电耗相对于参考炉均值的增量为输入节点,对冶炼钢水终点温度和碳、磷的含量进行预报.研究表明,当钢水终点温度和碳、磷含量的控制精度分别在±10℃、±0.03%和±0.04%时,预报值命中率分别为93%、95.2%和86.3%.

关键词：电孤炉、神经网络、终点预报

所属期刊栏目：22

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2008-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：65-68