随着科技的发展与时代的进步,真空精炼产品层出不穷。为了更好的迎接中德合作的工业4.0的到来,各种工业生产对当前材料的要求也是越来越高。为了控制成本,提升产品质量,人们相继生产出各式各样的真空精炼产品,其中RH以其处理效率高、处理量大以及精炼效果杰出的特性迅速成为真空精炼技术的主流,专程为现代化钢铁企业生产特殊钢,尤其是超纯净钢。本文基于武汉某钢厂多年的运行数据与经验,在印度比莱(Bilai)国家钢铁厂进行炼钢设备建设与参数辅导,并加入智慧炼钢精炼过程控制系统模型,主要包括温度预测模型、合金加料成本优化模型、碳含量预测模型,本文主要研究内容和结论如下:针对温度模型,先筛选出影响温度程度较高的因素,基于该因素采用多元线性回归法进行建模、处理和预报,分析出该方法没有将定量分析与定性分析相结合的缺点,又选用了案例推理法,但该方法平均化了影响因素的作用权值,在此基础上又考虑使用粒子群优化权值,终于将精度提高,并用于实际生产。对于合金加料模型,先建立合金元素收得率动态库,后根据钢水信息、料仓数据与实际生产要求,采用线性回归法进行处理,虽能满足钢种元素成分需求,但其运行环境较苛刻,还存在目标可控元素仅控制到元素目标下限值等缺陷,再采用非线性规划法来进一步优化建模方式,使元素更接近目标值,成本也得控制。对于脱碳处理模型,先分析脱碳热力学和各影响因素,再通过现有历史数据来训练BP神经网络模型,分析其层数对模型精度的影响筛选出最优结构,但考虑到脱碳反应在不同时间段的速率不同,因此使用遗传算法对该时段进行划分,最终得到脱碳曲线。