LF炉冶炼数据采集及合金加料控制系统研究

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本文针对LF(Ladle Furnace)炉二次冶炼中人工控制钢铁合金成分所存在的资源浪费和效率低下问题展开研究,以期获得一整套合金加料优化控制系统。考虑到合金加料控制系统性能取决于元素收得率预测模型和合金加料模型的建立精度。因此首先根据钢厂原有冶炼综合自动化系统的实际情况和用户需求,确立了采用OPC技术和Socket技术进行冶炼过程数据采集与通信的技术路线,在Win7+Oracle环境下使用C#完成了软件设计,为合金加料控制系统的研究奠定了可靠的数据基础;基于取得的现场数据,分别针对多元线性回归、多元非线性回归和BP神经网络方法进行了元素收得率预测模型建模对比研究,综合模型精度和运行稳定性两方面性能要求,确定了采用多元非线性回归方法建立元素收得率预测模型;针对钢厂生产钢种,通过对传统合金加料模型的分析与基于单纯形法的合金加料模型的研究,采用对偶单纯形法对基于单纯形法的合金加料模型进行了求解,得到了满意的合金加入量及合金总成本,最终实现了合金加料控制系统。文中数据采集系统在生产现场得以实际应用,基于现场数据的仿真实验结果验证了文中方法的有效性。
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