基于神经网络的高炉硅含量预测的系统开发

• 作 者: 李永彩 赵忠义 王建华
• 机 构: 河北邢台钢铁责任有限公司技术中心
• 出 处: 自动化仪表
• 发表日期: 2006年z1期
• 关键词: 高炉 神经网络 硅含量预测 Blast furnace Neural network Silicon content prediction

高炉炼铁过程中,生铁含硅量的降低和稳定,是高炉冶炼条件和技术水平的标准性指标,也是提高产量、减少燃料、降低生铁成本的重要因素.针对高炉生产中硅含量的检测和控制滞后的问题,介绍基于神经网络的高炉硅含量预测的设计和程序开发.运行结果表明:现场预测效果良好,而且可以随着炉况的变化,可调整样本集,使预测模型做相应调整.开发的系统适应性强,值得进一步推广.