论文部分内容阅读
本文通过BP神经网络算法构建单吹颗粒镁铁水脱硫专家模型,该模型可根据铁水温度、初硫和目标硫预测脱硫剂颗粒镁的单耗,较好的模拟了各影响因素对颗粒镁使用量的作用。为了完成脱硫过程的自动化,还采用了可编程序控制器PLC和工业自动化组态软件实现脱硫过程的各种控制功能。文章首先介绍了铁水脱硫工艺的一般组成,详细叙述并比较了各种脱硫方法和脱硫剂,在此基础上选择了国际上先进的单吹颗粒镁铁水脱硫工艺用于某钢铁公司的铁水预脱硫过程。由于单吹颗粒镁铁水脱硫过程影响因素众多,传统的数学建模方法无法用来构建铁水脱硫的模型,本文将专家系统的理念应用于铁水脱硫过程,并使用BP神经网络算法创建铁水脱硫专家模型。在详细分析铁水脱硫过程各主要影响因素后,铁水温度、初硫和终硫最终被用为四层BP神经网络模型的输入,颗粒镁的单耗作为其输出。在使用大量的实际样本数据对该模型进行训练后,它能够有效的根据输入预测颗粒镁的单耗。单吹颗粒镁铁水脱硫工艺和铁水脱硫专家模型的构建大大的降低了铁损,减少了颗粒镁消耗,缩短了脱硫过程的生产周期,对钢铁制造经济成本的控制、生产效率的提高以及环境的保护起到非常重要的作用。此外,本文采用西门子S7-400系列PLC和工业控制计算机构建了铁水脱硫控制站,通过使用PLC编程语言和C语言编写用户程序,很好的实现了脱硫过程的一系列控制功能,包括远程和现场控制,自动和手动控制等,还使用了西门子WinCC构建铁水脱硫过程的控制界面,完成对脱硫过程的数据采集、监视、控制、报警和故障诊断等功能,有效的实现人机互动。该模型经过一年多的实际应用,取得了良好的经济效益。