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炼钢过程中Cr的加入是一个逐步调整的过程,由于大量随机因素存在,使得Cr含量的测量值低于钢水中Cr的实际含量,从而导致过多Cr加入,成品钢中Cr含量偏高.为此,提出用RBF(Radial Basis Function)神经网络模型来估计钢水中Cr含量,寻求一组过程变量,通过主元分析降低输入维数,训练神经网络,对钢水中Cr含量进行有效估计.该方法可以一次性调整Cr的含量到要求范围内.