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铁水脱硫智能控制模型的研究.pdf
硫元素是绝大多数钢种中的有害元素。随着经济的发展，国内外钢铁
市场对钢材质量的要求越来越高。因此众多钢铁企业把如何降低钢材中的
硫含量、提高钢材质量、降低脱硫成本，开发新品种视为钢铁生产的一个
核心任务。
铁水脱硫过程是一个非常复杂的多元非线性反映过程，目前国内的铁
水预脱硫处理控制水平不高，难以保证脱硫操作的稳定性。铁水硫含量波
动大，脱硫粉剂消耗大，脱硫成本高。经济效益不理想。因此本文以鞍钢
二炼钢铁水脱硫过程为背景，采用粗糙集理论、RBF神经网络技术、遗传
算法及反馈补偿方法来建立铁水脱硫智能控制模型，从而稳定脱硫生产过
程．降低脱硫成本，提高经济效益。
本文通过对铁水脱硫生产过程的分析得出了总体控制方案：应用RBF
神经网络技术建立脱硫剂用量控制模型；应用反馈补偿方法解决脱硫剂品
质突变引起模型失效的问题。首先针对数据建模的缺点，应用聚类分析方
法和粗糙集理论对样本数据进行处理，获得优质的神经网络建模数据；其
次针对RBF神经网络中心和径向基函宽度难以确定的缺点，采用遗传算法
确定网络中心数目和径向基函数宽度，优化网络结构；然后针对神经网络
训练易出现过拟合现象，将泛化误差引入到网络训练过程中，提高模型的
精度。最后使用二分法寻找最佳的反馈补偿系数，解决脱硫剂品质突变引
起的模型失效问题。
工业过程控制系统一般使用PLC和组态软件。由于组态软件不利于
编写复杂的控制模型，而且数据管理功能不强。本文采用VB和MATLAB
混合编程的方法编写了智能控制模型。并且开发了基于OPC技术的
WINCC．VB通信程序，实现了PLC监控系统与控制模型间的通信。最终
实现了铁水脱硫智能控制方案。
关键词：铁水脱硫，粗糙集，RBF神经网络，遗传算法，OPC
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