欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:32978140
大小:1.40 MB
页数:61页
时间:2019-02-18
《vd炉钢水温度预报模型开发》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、东北大学硕士学位论文VD炉钢水温度预报模型开发姓名:周勇申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:吕振辽20040101查!!垄堂壁主堂堡垒查一一—立i:塾VD炉钢水温度预报模型开发摘要建立一个VD炉钢水温度的预报模型,在了解和掌握VD处理过程中钢水温度变化规律的基础上,制定合理的温度制度,实现对VD终点温度的精确控制,对生产的顺行有着重要的意义。本文通过对现场的系统结构、网络的分析,设计了VD温度预报系统。通过远程访问现场的ORACLE数据库,提取基础数据:通过对工艺的分析,提取神经网络程序处理的数据;设计了本地
2、数据库,实现对数据的合理存储。VD温度预报系统程序由三个应用程序组成:1.接口程序;2.主程序;3.神经网络程序。接口程序为系统提供现场数据,保存现场数据。主程序实现对数据的整理、筛选,为神经网络程序提供数据文件,并将预测的结果以图形的方式显示,保存训练的结果。神经网络程序实现对VD过程温度的预测,并且能够对自身的神经网络进行训练,提高预测精度。系统分成了三个部分,使现场数据的提取过程与数据的处理过程分离,增强了系统的灵活性;独立的神经网络程序使得神经网络的结构可以不断的改进。系统不仅实现了对VD终点温度的预报,而且实现
3、对VD高真空过程中温度的预报,对精确控制VD时间有着重要的意义。关键词VD(VacuumDegas)温度预报神经网络数据库数据分析一Ⅱ一查!!查兰堡主堂堡垒查垒里!!垦竺!PredictorSystemofMoltenSteelTemperatureinVDStoveAbstractAfterunderstandingandmasteringchangingtemperatureruleofmoltensteeldealtwithinVDstove,createapredictortemperaturemodelofmo
4、kensteelinVDstoveandmadeareasonedtemperaturesystemandcontrollasttemperatureofmoltensteelinVDstoveaccurately,thosearesignificativetoproducesteel.DesignPredictorSystemofmoltensteeltemperatureinVDstove,afteranalyzingsystemandNetworkstructureofequipment.GetBasicDatao
5、fproducefromOracleDataBasebylong-distanceNetworkandNeuralNetworkProgramDatabyanalyzingtechniques.InordertostoreallData,setuplocalDataBase.PredictorSystemofmoltensteeltemperatureinVDstoveismadeupofthreeappliedProcedure,namely:AccessProcedureandMainProcedureandNeur
6、alNetworkProgram.AccessProceduregetsBasicDataofproduceandstoreDateatsametimeMainProcedureOfferpredictorDatafilesandtrainfiles,aRerBasicDataofproducearesealedandfilteredbyMainProcedure.PredictorresultsareshowedwithgraphicsmodeandtrainresultsaresavedbyMainProcedure
7、.NeuralNetworkProgramdopeoutmoltensteeltemperatureinVDstove,NeuralNetworkProgramtrainthemselvesPrecisionsofpredictorresultsareimproved.AccessProcedureandMainProcedureandNeuralNetworkProgramconstitutePredictorSystemofmoltensteeltemperatureinVDstove,itisseparatedth
8、atPredictorSystemofmoltensteeltemperatureinVDstovegetsandhandlesDataofproduce.So,itisagilethatNeuralNetworkProgramstructurecallbeimprovedbydependentNeuralNetwo
此文档下载收益归作者所有