文档介绍：工作总结 /述职报告/季度汇报 /演讲报告
硕士学位论文答辩
2018. 06. 02
由于冶炼过程是复杂的高温物理化学过程，对其内部反应机理尚未完全掌握，加以目前检测手段的限制，使得对参与计算的各部分很难做到精确取值。通过对对生工作总结 /述职报告/季度汇报 /演讲报告
硕士学位论文答辩
2018. 06. 02
由于冶炼过程是复杂的高温物理化学过程，对其内部反应机理尚未完全掌握，加以目前检测手段的限制，使得对参与计算的各部分很难做到精确取值。通过对对生产过程数据的分析，并结合冶金工艺思想，不断地总结吹炼经验，从而建立经验脱硫模型的经验法在研究和实现冶金模型过程中经常用到。
2 模型原理
经验模型
2 模型原理
经验模型算法
2 模型原理
神经网络
······
······
······
······
输出层
输入层
隐层
-1
f ()
y
…
x1
x2
xn
…
W1
W2
Wn
2 模型原理
改进后的BP算法
初始化权值及阈值
读入训练样本
计算隐含层各单元的输出
计算输出层各单元的输出
计算全部样本的全局误差e
e < E ? or q > Q ?
学****结束
记录权值及阈值
学****次数q+1，
计算最大误差
计算隐含层各单元误差信号
修正隐含层与输出层连接权值、阈值
修正输入层与隐含层连接权值、阈值
给定预定误差E，学****次数Q
2 模型原理
反馈补偿模块是模型的重要组成部分，它的功能是为脱硫剂用量预报模块建立一种补偿机制，当实际生产中发生工艺突变等因素引起模型明显失真时启动，快速寻找最佳的补偿系数，以达到控制误差最小的目的。
3 模型系统设计
模型之间的关系
输出脱硫剂用量
脱硫剂信息
脱硫剂用量计算模型
喷吹方式控制模型
脱硫剂的选择
喷吹时间及枪位等
自动喷吹控制系统
模型参数
自动加料控制系统
关键控制参数
输入铁水初始条件信息及目标s含量
模型构成
3 模型系统设计
脱硫模型系统
预报模型
BP神经元网络模型
喷吹控制模型
脱硫剂用量预报
反馈补偿
在线学****br/>经验模型
脱硫剂用量预报
3 模型系统设计
脱硫剂量模型－BP神经网络
3 模型系统设计
脱硫剂量模型
－经验法
3 模型系统设计
喷吹控制模型
4 模型训练与验证
训练数据筛选
脱硫剂类型
收到时间
镁复合脱硫剂
复合脱硫剂
训练样本（条）
测试样本（条）
训练样本（条）
测试样本（条）
3月份
1670
80
800
80
5月份
1514
100
852
100
4 模型验证
模型测试相对误差
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
平均值
3月份
5月份
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
平均值
3月份
5月份
镁复合脱硫剂的模型测试相对误差
复合脱硫剂的模型测试相对误差
4 模型验证
结论
对镁复合脱硫剂，5月份收到数据与3月份收到数据所建立 %%；对复合脱硫剂，%%，比较可知：5月份收到的数据