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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合金收得率預(yù)測模型

    2019-09-21 03:10:50李廷剛馬仲群孫建鵬
    山西冶金 2019年3期
    關(guān)鍵詞:合金神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差

    李廷剛, 陳 勇, 鄭 偉, 馬仲群, 孫建鵬, 毛 勇

    (五礦營口中板有限責(zé)任公司, 遼寧 營口 115000)

    脫氧合金化作為轉(zhuǎn)爐五大制度之一其操作精度的好壞直接影響著板坯的質(zhì)量及噸鋼成本。現(xiàn)階段大多數(shù)鋼廠對合金收得率的預(yù)測都是通過經(jīng)驗判斷,對各鋼種的收得率進行統(tǒng)一估值,忽略了現(xiàn)場其他條件對合金元素收得率的影響,鋼廠應(yīng)用的轉(zhuǎn)爐冶煉操作模型大多未設(shè)計合金收得率預(yù)測模型。開發(fā)合金收得率預(yù)測模型,可起到提高合金配加精度的作用。

    1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程[1]。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法,通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱層和輸出層,如圖1所示。本文應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近功能,以影響收得率的各項參數(shù)為輸入向量,以相應(yīng)爐次的合金收得率為輸出向量,訓(xùn)練數(shù)值仿真函數(shù)對合金收得率進行預(yù)測。

    圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)

    2 模型的建立與驗證

    合金進入鋼液后部分溶于鋼液,部分被鋼中氧所氧化并溶于渣中。根據(jù)專家的經(jīng)驗以及對合金配加過程進行分析可得,合金收得率主要由終點C含量、Si含量、氧含量、終點出鋼溫度等因素決定[2]。因此本文以這4個參數(shù)作為合金收得率預(yù)測模型的變量,輸出變量為合金收得率。合金收得率與輸入變量的關(guān)系為:

    式中:X1為終點C含量,X2為終點Si含量,X3為終點氧含量,X4為終點出鋼溫度。

    2.1 樣本的選取

    在訓(xùn)練模型的過程中應(yīng)選用合適的樣本容量及個體,若樣本容量過大時,個體數(shù)目過多,個體之間的相關(guān)性較強,會影響模型整體的穩(wěn)定性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生震蕩不利于函數(shù)收斂。本文對某鋼廠轉(zhuǎn)爐車間4號LD轉(zhuǎn)爐的實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行篩選,選擇具有代表性的數(shù)據(jù)對函數(shù)進行訓(xùn)練。

    2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    一般對輸入數(shù)據(jù)采取歸一化的處理方法,將數(shù)據(jù)變換到[0,1]區(qū)間,變換公式如下:樣本的歸一化與學(xué)習(xí)的收斂速度有很密切的關(guān)系,應(yīng)盡量用歸一化后的樣本進行學(xué)習(xí)。網(wǎng)絡(luò)的輸出經(jīng)過反歸一化后就可還原為真實的數(shù)據(jù)。經(jīng)驗證明,數(shù)據(jù)的歸一化能明顯提高學(xué)習(xí)的速度和精度。對網(wǎng)絡(luò)的輸出進行相應(yīng)的反歸一化,公式為:

    2.3 預(yù)測模型的結(jié)果與分析

    本文選用了三層網(wǎng)絡(luò),輸入神經(jīng)元數(shù)為4,輸出單元數(shù)為1,隱含層單元數(shù)通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練獲得,函數(shù)誤差E=1×10-2。從某鋼廠轉(zhuǎn)爐車間采集了400爐數(shù)據(jù),剔除異常數(shù)據(jù)后,得到319爐生產(chǎn)記錄。選取220爐記錄作為訓(xùn)練集,99爐記錄作為測試數(shù)據(jù)并利用MATLAB進行仿真。

    圖2 錳合金收得率預(yù)測結(jié)果與實際值

    圖2為錳合金收得率預(yù)測結(jié)果與實際值,從圖2中可以看出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對終點的預(yù)報達到了較好的結(jié)果。預(yù)測結(jié)果表明:終點收得率預(yù)測平均誤差為0.02,誤差小于0.03的命中率為85.5%,小于0.06的命中率為96%。最大預(yù)測誤差小于0.08。本文所建立的模型精確度與現(xiàn)場估算精度相比有了很大提高,能夠在冶煉過程中起到指導(dǎo)作用。

    3 結(jié)論

    1)通過分析影響合金收得率的機理以及對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行分析,最終確定輸入?yún)?shù)為終點C含量、終點Si含量、終點氧含量、終點出鋼溫度。

    2)對所建立的模型的性能進行了研究,對模型預(yù)測結(jié)果進行了測試,證實模型運行準確可靠。

    3)從預(yù)測結(jié)果看,本文所建立的模型精度較高,能夠為生產(chǎn)冶煉作出指導(dǎo)。

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