基于规则趋势的模糊神经网络脱硫预报技术研究

论文摘要

硫是钢铁中主要的有害元素,去除硫以达到规格要求是钢铁生产的重要任务,提高脱硫指标与降低脱硫剂浪费成为脱硫生产过程中的两个主要目标。镁在高温下与硫有极大的亲和力。单喷镁铁水脱硫方式,具有脱硫效率高,反应速度快,消耗量少,处理时间短,处理后铁水温降小的特点在铁水预脱硫工艺中得到广泛应用。铁水预处理脱硫效果的好坏,直接关系到炼钢生产质量。而脱硫过程的控制关键是喷镁量的多少,目前可靠确定喷镁量的预报模型很少。本文以新抚顺钢铁有限公司铁水脱硫项目为背景,使用生产样本和经验规则建立了MAMDANI模糊神经网络,该网络既能在泛化推理时保证基本的规则趋势,又能在回忆历史时具有很好的逼近精度。检验数据的推理结果表明误差25%以内的命中率达到了85.7%,误差小于10%的命中率达到了78.6%,可以有效指导生产。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 选题背景
• 1.2 研究进展综述
• 1.2.1 脱硫技术研究进展综述
• 1.2.2 脱硫预报模型研究进展综述
• 1.3 本文要解决的主要问题及采用的解决途径
• 1.3.1 本文要解决的主要问题
• 1.3.2 本文拟采用的技术途径
• 2 本文研究的理论基础
• 2.1 人工神经网络理论
• 2.1.1 人工神经网络的发展历史
• 2.1.2 我国人工神经网络研究的现状
• 2.1.3 人工神经元网络的特征及应用
• 2.1.4 人工神经网络的模型和结构
• 2.1.5 RBF神经网络的原理
• 2.2 模糊系统理论
• 2.2.1 模糊系统理论介绍
• 2.2.2 MAMDANI模糊系统
• 2.2.3 模糊隶属度函数
• 2.2.4 模糊规则
• 2.2.5 模糊推理
• 3 脱硫工程项目
• 3.1 新抚钢公司简介
• 3.2 炼铁厂概况
• 3.3 脱硫工程概述
• 3.3.1 设计原则
• 3.3.2 车间配套能力
• 3.3.3 脱硫处理规模及目标
• 3.4 脱硫剂和脱硫方式选择
• 3.4.1 脱硫剂选择
• 3.4.2 脱硫方式选择
• 3.5 脱硫工艺流程及脱硫系统
• 3.5.1 脱硫工艺流程
• 3.5.2 脱硫系统简介
• 3.6 性能保证指标及考核
• 3.6.1 性能保证指标
• 3.6.2 考核方法
• 4 MAMDANI模糊神经网络脱硫预报模型
• 4.1 MAMDANI模糊神经网络脱硫预报模型概述
• 4.1.1 模型的设计思路
• 4.1.2 模型的基本性能要求
• 4.1.3 模型输入输出变量的确定
• 4.1.4 模型训练及检验样本的确定
• 4.1.5 模型结构
• 4.2 模型前件:MAMDANI模糊系统
• 4.2.1 模糊化处理
• 4.2.2 模糊规则的建立
• 4.2.3 模糊推理及清晰化
• 4.3 模型后件: RBF神经网络
• 4.3.1 网络结构
• 4.3.2 网络学习
• 4.3.3 网络权值及偏移
• 4.4 MAMDANI模糊神经网络脱硫预报模型的数据处理过程
• 5 MAMDANI模糊神经网络脱硫预报模型的推理性能
• 5.1 训练数据的误差分析
• 5.2 检验数据的误差分析
• 5.3 插值推理性能
• 结论
• 致谢
• 参考文献