转炉炼钢动态过程预设定模型的混合建模与预报

来源 :东北大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：luo6411465

【摘要】

：

准确预报转炉炼钢动态过程的补吹氧气用量和冷却剂添加量,对于提高终点命中率具有重要意义.采用机理模型及基于数据的自适应神经模糊推理系统混合建模方法建立了转炉炼钢动态

【作者】

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王永富李小平柴天佑谢书明

【机构】

：

东北大学自动化研究中心,沈阳工业大学

【出处】

：

东北大学学报

【发表日期】

：

2003年8期

【关键词】

：

转炉炼钢混合建模预设定模型自适应神经模糊系统 T-S模型减法聚类 basic oxygen furnace(BOF) steelmaking hy

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准确预报转炉炼钢动态过程的补吹氧气用量和冷却剂添加量,对于提高终点命中率具有重要意义.采用机理模型及基于数据的自适应神经模糊推理系统混合建模方法建立了转炉炼钢动态过程预设定模型.用减法聚类,最小二乘法及梯度下降法辨识了T-S模型并用该模型对机理模型进行补偿建模.对一座180t转炉的实测数据进行了仿真,仿真结果表明该方法是切实可行并有效的.

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