基于BP神经网络控制的冶炼炉控制策略的研究与应用

论文摘要

铜锍吹炼是火法炼铜的一个重要工序,涉及化学反应、传热、传质、流体流动等。其生产具有多变量、非线性、强耦合、大惯性和不确定性等特性,故偏离正常工况的异常炉况时常发生。又由于在吹炼过程中物料变化范围大、影响因素大,故一直难以实现实时在线控制。铜锍吹炼的产物是粗铜,防止过吹和欠吹,保证粗铜质量,是整个吹炼过程的目的和关键。因此,为了在铜锍吹炼过程中充分发挥P-S转炉的使用效率,尽量减少人为等不确定因素的影响,以进一步强化生产和节能降耗为目标,开展对铜锍P-S转炉吹炼建模仿真研究就显得非常重要。对铜锍吹炼过程实现优化决策的目的是为了提高劳动生产率,实现优质高产和节能省耗。为了适应生产强化的要求,更好地协调系统配置,科学地挖掘铜锍吹炼的生产潜力,文章分析了转炉冶炼终点控制技术的发展及概况。在全面研究铜锍吹炼生产过程的基础上,根据现场冶炼过程和数据,建立了铜锍吹炼过程冶金物料衡算的计算模型,对吹炼过程的粗铜产量和氧气利用率进行了理论计算;充分利用最近发展起来的人工神经网络技术,以MATLAB软件为仿真软件,建立了基于BP神经网络的转炉冶炼终点预报模型。在此建模过程中,作者分别利用MATLAB里自带的关于BP神经网络工具箱里的函数及根据BP神经网络的基本原理编写的程序,对造铜期吹炼终点进行辅助判断,从而可以大大地提高了模型的准确性与实用性,有效地预防和减少铜锍吹炼的质量事故,达到节能省耗的目的。通过对贵溪冶炼厂某一月份数据的仿真分析,此模型对于生产有一定的指挥作用,能够较好的适用于其生产,具有一定的理论与实用价值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 引言
• 1.1 概述
• 1.1.1 铜冶金的现代生产方法
• 1.1.2 铜锍吹炼工业应用的主要设备
• 1.1.3 现代铜熔炼工艺的现状与展望
• 1.2 人工智能技术在转炉冶炼中的应用
• 1.2.1 人工智能技术简介
• 1.2.2 人工智能技术在转炉冶炼中的应用
• 1.2.3 小结
• 1.3 BP神经网络控制简介
• 1.3.1 人工神经网络简介
• 1.3.2 BP神经网络简介
• 1.3.3 BP神经网络算法基本原理
• 1.4 课题的意义和研究任务
• 1.4.1 课题的意义
• 1.4.2 课题的研究内容安排
• 第2章 铜锍吹炼过程
• 2.1 概述
• 2.2 铜锍吹炼过程的理论基础
• 2.2.1 铜锍中金属硫化物的氧化
• 2.2.2 铜锍吹炼过程主要化学反应及各组分的变化
• 2.2.3 铜锍吹炼过程热化学反应
• 2.3 铜锍吹炼工业实践
• 2.3.1 工业吹炼作业
• 2.3.2 吹炼的主要技术经济指标
• 2.4 小结
• 第3章 铜锍 P-S转炉吹炼过程物料衡算
• 3.1 冶金物料衡算
• 3.1.1 物料分析
• 3.1.2 粗铜产量、耗氧量和氧气利用率的计算
• 3.2 小结
• 第4章 铜锍 P-S转炉吹炼终点预报模型
• 4.1 BP神经网络仿真研究
• 4.1.1 BP神经网络仿真设计的考虑因素
• 4.1.2 BP神经网络仿真研究
• 4.1.3 P-S转炉基于BP神经网络的仿真研究
• 4.2 铜锍吹炼人工神经网络BP模型
• 4.2.1 终点预报模型结构
• 4.2.2 终点预报的实现过程
• 4.3 小结
• 第5章 仿真结果及分析
• 5.1 训练数据的仿真过程
• 5.1.1 对粗铜含铜量的仿真研究
• 5.1.2 对氧气利用率的仿真研究
• 5.2 模型预报结果
• 5.3 模型预报结果分析及可能采用的措施
• 第6章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间的研究成果