基于神经网络的电弧炉电流预测模型分析

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1、第一章绪论Corporation)成功的应用了神经网络学习技术，开发了智能电弧炉(IAF)，该项技术现已应用在40多座大型超高功率交流电弧炉的生产过程中。国内对电弧炉炼钢过程控制理论方法的研究起步较晚。从80年代中期到90年代初，有人提出了电弧炉的自校J下控制与辨识方法，用来提高电极调节特性，并在电弧炉的智能控制方面也有了一定的进展。如电极的智能复合控制和基于专家知识的电弧炉炼钢过程计算机控制方法，以及终点自适应预报专家指导系统。可以说，智能技术将在未来电弧炉炼钢过程控制中起着关键作用u6l。近几年，国

2、内的刘小河等曾经采用分段线性化的方法来处理对象的本质非线性，用Popov超稳定性理论将其用于电弧炉的电极调节系统，取得了成功。但是分段线性化的方法对于单相电弧炉的情况比较的直观，如果将其推广到三相，则处理过程将变得相对复杂。他还提出了电弧炉电极调节系统的模糊一PID控制方法。该方法运用模糊数学的基本理论和方法对PID参数进行最佳调整，从而实现电弧炉的模糊一PID控制。该控制方法可实现电极位置的控制，从而将电弧弧长控制在某期望值，减少电网的波动，节省能源。但该方法目前还处于仿真阶段，并没有运用到实际当中，

3、因此还有待进一步的研究n71。张晓晖等人提出了一种以改进GA和扩展DBD相结合的方法作为学习算法的预测控制方案，仿真结果表明，它可以较好地解决神经网络预测模型收敛速度慢的问题，并可以在一定程度上提高预测模型的输出精度口8‘。尽管如此，上述方法学习能力有限，很难适应电弧炉控制过程复杂环境的变化。神经网络作为一种新颖的建模工具，能够模拟现实系统复杂的输入输出关系，具有很强的非线性建模能力和良好的容错性能，非常适合于电弧炉电极的控制。本研究运用神经网络理论，首先对电弧炉电极的三相电流建模并进行了分析和仿真，使

4、三相电流最终达到稳定状态。1．5现代电弧炉炼钢技术1．超高功率技术随着高功率技术n引的出现，电弧炉炼钢技术J下沿着提高炼钢生产率、简化炼钢工艺的道路发展。超高功率技术的使用使得炼钢时间由原来的4小时变为现在的40分钟，每吨炉容量年产钢量J下在逼近一万吨。因此超高功率技术必将是炼钢发展的必然趋势。2．水冷炉壁和水冷炉盖技术由于超高功率电弧炉的使用，电弧炉的炉壁和炉盖会产生较大的热流，温度的变化很容易影响炉壁的使用寿命，如果单纯的增加炉壁的厚度只会引起耐火材料消耗的增加，不会提高炉壁的使用寿命。使用水冷炉壁

5、和水冷炉盖好处在于，炉渣在冶炼过程中可以随时弥补炉衬熔损的部分，炉壁的使用寿命不仅可以大大提高且也使可靠性增强。3．泡沫渣埋弧技术泡沫渣埋弧技术就是在不增加渣量的前提下使炉渣的厚度增加，其主要原理是泡沫渣中所含的一氧化铁与碳结合生成一氧化碳气体，从而在空气中挥发掉，并使炉渣尽可能保持液体状态。泡沫渣工艺与超高功率电弧炉采用的水冷炉壁、炉盖技术相结合，改善了电弧炉的供电形式，从而提高了电弧炉供电的功率因数。3第一章绪论4．偏心底出钢技术为了提高炼钢效率应首先应用超高功率电弧炉对钢进行初炼，然后转到钢包中进

6、行精炼，而偏心底出钢技术的优点是钢包内钢水回收较少，炉壁水冷面积可显著提高，耐火综合消耗降低一半：同时缩短了电网短网的长度，减少电抗等优点。5．氧燃技术由于电弧起弧阶段不易燃烧，利用氧燃烧嘴助熔技术使其增加一个辅助能源，从而可以最大限度地消除炉壁附近电极之间的冷区。6．废钢预热技术现代电弧炉炼钢由于氧燃技术的实施，废气的温度较高，利用高温烟气预热废钢不仅可以降低除尘系统废气冷却部分的费用，而且可以回收部分余热降低温度。7．电弧炉底吹技术电弧炉底吹炼钢技术的基本目的就是将一些氧化气体从炉底吹入熔池中与钢液

7、结合，从而更容易熔化金属提高电弧炉的冶炼能力。8．直流电弧炉技术直流电弧炉与交流电弧炉相比具有冶炼时间短、电耗低、环境污染少、电极消耗低、维修方便和投资回收期短等许多优点。1．6本章小结本章简单介绍了电弧炉炼钢的基本原理，电弧炉炼钢研究的历史，研究现状和发展趋势，最后介绍了电弧炉炼钢的技术，通过这些可以使我们对电弧炉有个初步的认识，对于进～步深层次的研究电弧炉电极调节控制有重要意义。4第二章电弧炉炼钢jI：艺与设备第二章电弧炉炼钢工艺与设备2。1电弧炉炼钢工艺在电弧炉炼钢过程中对炼钢工艺的要求也是十分重

8、要的，应根据不同的炼钢项目选择合理的炼钢工艺，而炼钢工艺主要包括氧化法，不氧化法和返回吹氧法。而氧化法是炼钢工艺中常用的方法汹1。炼钢过程通常包括六个阶段，炼钢周期很长，而炼钢周期的加长不仅降低了电弧炉炼钢的生产率，而且钢材的精度要求也很难得到保证。现代工艺炼钢分为两个阶段首先在电弧炉中进行熔化、升温和必要的精炼，而在钢包二次精炼炉中进行如脱磷、脱碳等其余的精炼过程。这种工艺上的改进促使电弧炉的设备能够以尽可能大的功率进行熔化、升温操作，而