【摘 要】
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该文具体工作内容如下:1.针对现场原有转炉动态模型学习算法的缺陷,提出了基于参数自适应算法的模型系数学习方法,并同时引进现场冶炼专家的有关经验,建立相关控制规则并参与
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该文具体工作内容如下:1.针对现场原有转炉动态模型学习算法的缺陷,提出了基于参数自适应算法的模型系数学习方法,并同时引进现场冶炼专家的有关经验,建立相关控制规则并参与监督和控制动态模型系数的学习过程,以进一步提高模型系数的学习效果.2.采用模糊推理和神经元网络建模的技术,建立转炉炼钢冶炼终点熔池杂质含量预报模型.3.针对常规转炉静态增量控制方法的不足,将神经元网络技术引入转炉炼钢静态控制领域,通过将两者相互组合并取长补短,提出了基于神经网络技术的转炉智能静态控制方法.4.在该文上述动态模型的基础之上,建立了一个转炉炼钢智能动态控制新方法.5.基于该文的各项转炉冶炼控制方法,编制出转炉炼钢过程控制软件包,并采用该软件包进行了转炉炼钢智能动态控制方法的现场工业实验验证,进一步验证了该控制方法的控制精度.
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