铜转炉吹炼终点预报模型的研究及应用

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1、硕士学位论文摘要铜锍P—S转炉吹炼是火法炼铜的一个重要工序，直接影响转炉的生产效益。铜锍吹炼的产物是粗铜，欠吹和过吹都会导致粗铜质量不合格。因此，防止欠吹和过吹是整个吹炼过程的关键，对P．S转炉吹炼的终点判断成了控制生产的一个重要环节，开展吹炼终点预报模型的研究是很有必要的。本文以转炉吹炼工业生产过程为背景，着重研究转炉吹炼终点预报模型的建立和应用。在深入分析转炉吹炼工艺过程的基础上，确定影响转炉吹炼的主要因素。提出了建立偏最小二乘回归模型预测造渣期吹炼终点时间和氧平衡模型计算造铜期吹炼终点时间，并建立BP神经网络

2、模型对偏最小二乘回归模型和氧平衡模型的预测偏差进行补偿，采用遗传算法对网络的结构和权值进行优化，提高了神经网络的预测精度。仿真结果表明，本文建立的模型能提高终点预报的准确性。在此基础上，开发了基于转炉吹炼终点预报模型的操作指导决策系统，介绍了系统的结构、功能和系统软件设计，着重阐述了数据通信、数据库和报表打印相关技术的软件实现。系统软件采用VisualC抖6．0编制，实现了终点预报、生产监视、生产趋势分析、报表等功能。智能决策系统已成功应用于现场的操作指导，可以有效地预防或减少铜锍吹炼的质量事故，达到节能降耗，高产

3、高效的目的。关键词铜锍吹炼，终点预报，偏最小二乘，神经网络，遗传算法硕士学位论文ABSTRACTMatteconvertinginPierce-SmithconvertersISanimportantprocessincopperpyro-metallurgy,whichinfluencestheproductiondirectly．Blistercopperistheproductofconvenerblowing．Underblowingandoverblowingcausethecopperunqualifi

4、ed．Howtopreventthisproblemisthekey．Therefore，theendpointpredictionofmareconvertingisofgreatimportancetoproductioncontr01．Researchonitisdeeplynecessary．Onthebackgroundofproductionprocessofmatteconverting，theendpointpredictivemodelisestablishedandapplied．Theprin

5、cipalfactorsthatinfluencetheendpointtimeareacquiredbyanalyzingtheprocessofconverting．ThenthePartialLeast—SquaresRegressionpredictionmodelforslagsmeltingtimeandoxygenbalancemodelforcoppersmeltingtimeareproposed．BPNeuralNetworks(NN)areputforwardtocompensateerror

6、sofregressionmodelandmechanismmodel，andgeneticalgorithmisusedforoptimizingneuralnetwork．Thesimulationresultsshowthatthemodelimprovestheaccuracyofendpointprediction．Ontheresearchmentionedabove，anintelligentdecisionsystembasedonthepredictivemodelofendpointisdeve

7、lopedinthispaper．Thestructureandfunctionofsystemarepresented，inwhichthetechnologiessuchasdatacommunication，database，reportsprintareintroducedindetail．Thesystemsoftware，developedbyVisualC++6．0，realizesendpointpredictive,functionsofratiomonitoring，ratioanalysis，

8、preductivereportsandSOon．Theintelligentdecisionsystemhasbeensuccessfullyappliedfortheon·lineoperation．Asaresult，thequalityaccidentsinmaneconvertingwillbeeffectivelyreducedandevenav