铁水含硅量相关论文
根据我国高炉的生产特点,为提高铁水含硅量预报命中率,将铁水含硅量问题作为时间序列直接多步预报问题.针对监督学习神经网络在直......
依据高炉高温区的热量和碳量平衡,导出了生铁含硅变动量的计算公式,并对其影响因素作了探讨.该公式应是铁水含硅量预报与炉缸热状......
低硅冶炼不但可以降低高炉焦比，从而降低生铁的生产成本，同时可以为炼钢提供优质铁水，提高炼钢生产率。因此低硅冶炼成为炼铁技术发展......
准确预测高炉铁水含硅量是有效控制高炉的前提。结合时差(TemporalDifference，TD)方法的BP神经元网络(TD-BP神经网络)，已经在高炉铁......
以包钢6号高炉、邯钢7号高炉和莱钢1号高炉在线采集的铁水含硅量([Si])的时间序列为样本,利用多分辨分析剔除样本的长期趋势,对样......
本文对河北武安裕华钢铁有限公司高炉低硅冶炼生产实践进行了总结.主要措施：稳定原燃料，优化布料，高风温大煤量大富氧，高顶压，改善......
介绍了唐钢北区3200m3高炉针对铁水含硅量居高不下的情况,生产实践中采取:用冷却壁温度、砖衬温度、静压差的小时标准偏差来量化炉......
唐钢1号高炉2009年大修开炉后采用低硅冶炼技术，使铁水含硅量由0．53％逐步降低到0．35％，并长期稳定在0．38％左右水平，炉况稳定顺行。本文结......
基于小波在处理非线性、非平稳随机信号和支持向量机在解决非线性、高维数、小样本等问题的优点,提出了一种二者组合的预测模型。......
在实验室研究耦合反应对高炉铁水含硅量的影响。实验表明,炉渣中存在的氧化物MnO、FeO、TiO2能与硅进行耦合反应,有利于高炉铁水低......
对于炼钢工序而言，铁水是其主要材料.铁水含硅量高低，与炼钢生产也有着密切的联系。通常情况下，炼钢工序希望铁水中含硅量在0.4-0.7％比......
本文讨论的高炉每炉铁的含[Si]量是变化的，它服从一定的概率，即正态分布。其分布和特定的几个参数相联系。作者采用大量数据，经过系统......
本文运用现代控制理论中系统辨识最小二乘法对高炉系统进行辨识,建立了高炉铁水含硅预报数学模型。通过对系统的阶跃动态响应分析,......
建立了高炉热状态模型，它由两个模型组成：用于含硅量预报的神经网络模型和用于炉热趋势分析与控制的Ｘ－Ｒ控制图模型，该模型可在线预报铁水......
在分析高炉铁水含硅量预报原理的基础上，应用RBF神经网络，结合中国中小高炉实 际，建立了高炉铁水含硅量预报模型，并运用实际生产数据进......
硅是高炉生铁的主要成分，降低生铁含硅量不但在炼铁生产上能够降低焦比、提高产量，在炼钢方面也能够缩短冶炼周期、降低渣量提高钢材......
宝钢三号高炉于1994年9月20日投产，内容积为4350m3，目前是国内最大的高炉。三号高炉依靠科技创新和科研攻关，在高炉操作技术上取得重......
随着工业自动化的普及与发展，要求有更加先进稳定、可靠的监控设备加入到控制系统中，以完成数据的采集并控制输出设备安全的运行。 ......
高炉炼铁是钢铁工业的上游主体工序,作为国民经济支柱产业的重要组成部分,它对钢铁工业的发展与节能降耗都起着十分重要的作用。高......
“预测”是永不过时的主题,在我们日常生产生活中需要各种各样的预测。在钢铁工业中,对表征炉温的铁水含硅量预测对高炉工长下一步......
以山东莱钢1号高炉和山西临钢6号高炉在线采集的铁水含硅量([Si])的时间序列为样本,利用重标级差分析(R/S)和盒维数计算方法,得出......
贝叶斯网络在高炉铁水含硅量预测中已取得较好效果[1].本文的进一步改进是利用模糊逻辑方法能很好地将数据分成离散模糊集的优势,......
提出一种基于最小二乘支持向量机的铁水含硅量软测量模型,采用遗传算法确定模型参数的优化组合。用某钢管厂高炉的实际生产数据经......
太钢1 650m3高炉炉前预脱硅系统采用喷吹法,用烧结机除尘灰作脱硅剂,脱硅剂用量为25～35 kg/t.经过一段时间的技术探索、设备调整,脱......
铁水含硅量是表征高炉生铁质量的重要指标，也是反映高炉内部热状态的重要参数。为了提高铁水含硅量测量精确度，保证高炉顺行，提出一种......
本文运用灰色关联分析法对影响铁水含硅量的相关因素进行分析，计算得出热负荷与铁水含硅量的关联度最高，在实际生产中控制加湿、富氧......
对与邢钢2#高炉低硅铁的冶炼相关的大量数据进行了现场调查与收集,进行了多次反复的一元和多元回归处理。结果表明,在目前的生产条......
提出了一种基于经验模式分解（EMD）和支持向量机（SVM）的非线性组合模型的预测方法．该方法运用EMD将原始铁水含硅量的时间序列分解成若干......
在既定冶炼条件下，依据炉内反应平衡学原理，导出了炉温定量推算式及铁水[Si]量推算式，其推算结果与实际数据具有良好对应关系，可用于现......
以高炉的综合煤气成分、渣铁温度及炉料装入情况作为主要参数,建立铁水含硅量预报与控制的数学模型,提出了生铁含硅变动量的计算公......
在既定冶炼条件下，依据炉缸内硅还原反应平衡的热力学原理，导出炉温定量推算式及铁水中硅含量解析式，其结果与实际数据具有良好的对应......
重点探讨了长治钢铁(集团)公司在现有的工序能力下,通过降低铁水含硅量来使工艺过程更趋于合理,从而降低产品的生产成本,增加系统......
摘 要 本文以RBF神经网络为基础建立了铁水含硅量的预测模型。首先利用Matlab建立[Si]的三层前馈神经网络预测模型，选取[S]-FL-PML......
针对RBF（radial basis function）神经网络在预测铁水含硅量中出现的预测精度低，收敛速度慢的问题，提出了一种基于免疫识别原理的径向基......
该文在考虑了具有模糊化和非模糊化的模糊逻辑系统用于高炉铁水含硅量[Si]时各种噪声干扰的同时，把模糊数学理论和随机系统理论结合......
利用模糊贝叶斯网络模型和小波时间序列模型进行高炉铁水含硅量预报，预测命中率（预测值与实际值误差±0．1）分别为84％和76％，基本反映高......
按照现代控制理论,利用人工神经网络方法,把高炉视为多输入-单输出系统,结合高炉生产实际建立了石钢高炉铁水含硅量神经网络预报模......
按现代控制理论,将高炉视作多输入-单输出系统.引入人工神经网络(ANN)方法,选定若干参数作为硅含量的相关变量,建立标准的三层BP网......
介绍了安钢1号高炉近几年通过提高入炉品位、采用高风温和富氧喷煤技术、保持适宜炉渣碱度、优化高炉操作等措施,使铁水含硅量从0.......
宝钢1号高炉近几年采用低硅冶炼技术使铁水含硅量一直控制在0.26%～0.35%的较低水平.结合宝钢1号高炉生产操作指标,分析了高炉产量、......
应用混沌粒子群优化（Chaos Particle Swarm Opti mization,CPSO）算法训练BP神经网络（Back-Propagation Neural Network,BPNN）并对高炉......
