改进BP网在单吹颗粒镁铁水脱硫中的应用

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本文在充分了解国内外先进脱硫工艺的基础上,完成了单吹颗粒镁铁水脱硫的工艺设计,并应用于宁波钢铁公司铁水脱硫生产过程中。由于铁水脱硫过程中影响因素极为复杂,本文采用了BP(误差反向传播)神经网络的方法对单吹颗粒镁铁水脱硫的数学模型进行建模。最后,采用了西门子工业自动化软件Step7和WinCC6.0开发了整个工艺的控制系统。目前,国际上脱硫工艺比较成熟的有KR法,单吹颗粒镁工艺和复合喷吹工艺,本文详细的介绍了三种脱硫工艺的原理、优点和缺点及其解决方法,综合考虑了宁波钢铁整个铁水预处理工艺的相容性,经济,原料,能源和环保等因素之后,选择了最为合适的单吹颗粒镁铁水脱硫工艺。同时,本文还详细介绍了人工神经网络的原理和应用,研究出BP神经网络应用于单吹颗粒镁铁水脱硫过程数学模型构建的完整的算法。在此过程中作者受到傅里叶变换的启发提出了一个新的非线性作用函数,从而对BP神经网络的算法进行了改进,最终采用java语言编写了基于改进后的BP神经网络算法的脱硫模型。最后,采用西门子工业自动化软件Step7和WinCC6.0开发脱硫工艺的PLC控制系统,整合了BP神经网络脱硫模型,实现了装料、喷吹、扒渣等一些列过程的手动、自动双模式切换,高效高精度的完成整个铁水脱硫过程。单吹颗粒镁铁水脱硫工艺能够节约资源,降低能耗,减少污染,它的广泛应用必将提高整个钢铁生产行业的经济效益、社会效益和环境效益。
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