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转炉智能炼钢系统的研发

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单纯采用机理模型的计算精度难以满足转炉智能炼钢的要求,为此,基于机理和深度(BP神经元网络)/集成(XGBoost)学习,建立了转炉智能炼钢的融合模型,研发了转炉智能炼钢二级机过程控制系统.系统上线运行稳定可靠,各项技术指标预测精度满足实际生产要求,取得了良好效果.
Research and Development of Converter Intelligence Steelmaking System
The calculation accuracy of solely using mechanism models cannot meet the requirements of intelligent steelmaking in converters.Therefore,based on mechanism and deep(BP neural network)/ensemble(XGBoost)learning,a fusion model of intelligent steelmaking in converters was established,and a process control system for intelligent steelmaking in converters was developed.The system runs stably and reliably online,and the prediction accuracy of various technical indicators meets the actual production requirements,achieving good results.

converterintelligent steelmakingmechanism modelBP neural network

彭霞林、向往、谢森林、王仕华、樊智勇、彭其春

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湖南华菱涟源钢铁有限公司,湖南娄底 417009

武汉科技大学省部共建耐火材料与冶金国家重点实验室,湖北武汉 430081

武汉科技大学钢铁冶金及资源利用省部共建教育部重点实验室,湖北武汉 430081

转炉 智能炼钢 机理模型 BP神经元网络

2024

自动化应用
重庆西南信息有限公司

自动化应用

影响因子:0.156
ISSN:1674-778X
年,卷(期):2024.65(3)
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