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在現代鋼鐵企業中，高爐原料的燒結過程是其中重要的生產工序。燒結礦堿度穩定性直接影響到燒結礦的質量和產量，但由于燒結生產過程非常復雜，很難用一組較為準確的數學模型進行描述。加之過程所具有的大時滯性和動態時變性，采取一些依賴于對象數學模型的傳統控制理論和方法難以解決燒結礦堿度的波動問題。因此長期以來，燒結礦堿度的控制一直是鋼鐵企業中的一個難點。據此提出利用灰色關聯分析和BP 神經網絡建立燒結礦堿度的預報模型。通過對現場實際數據進行仿真，表明該方法魯棒性強，準確性高，泛化能力廣，具有很強的實用性和推廣價值。
燒結礦堿度的穩定直接影響高爐生產的穩定。實驗數據表明，燒結礦堿度波動范圍由±
0.1％降到±0.05％，高爐利用系數可提高2.5％，焦比可降低1.3％。因此，穩定燒結礦堿
度，對強化高爐冶煉和增鐵節焦有著十分重要的意義。目前，我國燒結廠對燒結礦堿度的控制，主要是通過每兩小時一次的燒結礦采樣分析，根據分析結果和質量指標要求，調整混合料中的有關成分來實現的。然而，原料經過下料、混合、布料、點火燒結到成品冷卻、整粒、取樣等工序，待觀察到調節效果一般需3～4小時之久。如此大的時間滯后，采用傳統的控制方法，很難實現燒結礦堿度的準確控制。本文建立了基于BP網絡神經網絡的燒結礦堿度的預報模型。應用神經網絡的BP算法對燒結礦的堿度進行預測，可以大大提高預測精度，而且模型具有較好的魯棒性和泛化能力。
燒結礦堿度的穩定直接影響高爐生產的穩定。實驗數據表明，燒結礦堿度波動范圍由±
0.1％降到±0.05％，高爐利用系數可提高2.5％，焦比可降低1.3％。因此，穩定燒結礦堿
度，對強化高爐冶煉和增鐵節焦有著十分重要的意義。目前，我國燒結廠對燒結礦堿度的控制，主要是通過每兩小時一次的燒結礦采樣分析，根據分析結果和質量指標要求，調整混合料中的有關成分來實現的。然而，原料經過下料、混合、布料、點火燒結到成品冷卻、整粒、取樣等工序，待觀察到調節效果一般需3～4小時之久。如此大的時間滯后，采用傳統的控制方法，很難實現燒結礦堿度的準確控制。本文建立了基于BP網絡神經網絡的燒結礦堿度的預報模型。應用神經網絡的BP算法對燒結礦的堿度進行預測，可以大大提高預測精度，而且模型具有較好的魯棒性和泛化能力。
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