基于在線檢測燒結礦成分的轉鼓強度預測模型研究.pdf

1、在高爐冶煉中，冷態(tài)強度穩(wěn)定的燒結礦不僅提高了燒結礦的入爐率，同時改善了高爐爐料的透氣性，降低了燒結礦的粉化狀況，從而減少高爐生產(chǎn)的成本。根據(jù)燒結礦轉鼓強度進行周期性取樣試驗并控制燒結礦質(zhì)量已無法滿足工業(yè)生產(chǎn)需求，傳統(tǒng)轉鼓強度檢測方法效率低、檢測不準確、反饋不及時等缺陷都將阻礙中國進入世界鋼鐵頂級冶煉技術發(fā)展的舞臺。因此，對燒結礦轉鼓強度的實時預報研究具有極其重要的意義。
　　本文針對傳統(tǒng)轉鼓檢測方法滯后，結果反饋不及時，導致造成燒

2、結過程工藝參數(shù)調(diào)整不準確的問題，提出一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的燒結礦轉鼓強度在線預測研究方法，分別采用BP(Back Propagation, BP)、RBF(Radial Basis Function, RBF)和Elman三種神經(jīng)網(wǎng)絡對轉鼓強度指標進行預報，比較預報結果，淘劣存優(yōu)。預報系統(tǒng)根據(jù)燒結礦歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)建立以燒結礦轉鼓強度為指標的預測模型，隨后利用基于瞬發(fā)γ中子活化分析(prompt gamma-ray neutron acti

3、vation analysis，PGNAA)成分技術的工業(yè)物料在線檢測儀器檢測且經(jīng)化學式轉化得到的新數(shù)據(jù)進行在線預測，并將結果反饋給燒結過程達到燒結礦質(zhì)量在線調(diào)控的目的。結果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測值部分比較準確，誤差波動大，網(wǎng)絡內(nèi)部學習不完整;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的預測值與實際值走向不一致，兩者曲線擬合度不高，反映出RBF網(wǎng)絡對樣本的高度依賴性;Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的預測誤差波動最小，預測結果與實際檢測結果吻合度高，預測絕對誤差在實際生產(chǎn)要求