转炉终点预测：基于炉口辐射的改进神经网络模型

"基于炉口辐射和改进神经网络的转炉终点预测模型" 本文主要探讨了转炉炼钢过程中的终点预测技术，特别是在利用炉口辐射信息和神经网络方法进行预测方面取得的进展。转炉炼钢终点控制是提高生产效率和产品质量的关键环节，而传统的控制方法往往依赖于经验丰富的操作人员，难以实现精准和快速的预测。 研究者建立了一种神经网络模型，以炉口辐射信息获取系统作为实验平台，这个系统利用光纤谱分复用技术来收集数据，并通过颜色空间模型转换对光谱和图像信息进行分析。他们发现，在吹炼过程中，光谱与图像信息特征量在初期和中期表现出相似性，但在后期则呈现相反的趋势。这一发现揭示了炉内冶炼过程的动态变化规律。 选取这些关键特征量后，研究者在改进的修正系数算法基础上对模型进行训练和预测。通过比较，实验结果显示改进后的模型在响应时间和预测精度上均优于传统算法。具体来说，模型的响应时间在2秒以内，满足了实时判断的要求，而预测精度的提高意味着能更准确地预估转炉炼钢的终点状态，这对于优化炼钢工艺、减少能源消耗和提高钢材质量具有重要意义。 此外，该系统能够在转炉炼钢的高温恶劣环境下稳定工作，证明了其良好的环境适应性和可靠性。这标志着在转炉炼钢自动化控制领域，结合辐射信息和神经网络技术的预测模型已经取得了实质性进展，为未来炼钢工艺的智能化提供了新的思路和技术支持。 关键词：信号处理，预测，神经网络，辐射信息，转炉，终点 该研究对提升我国乃至全球的钢铁行业技术水平具有积极的推动作用，它不仅有助于炼钢过程的精准控制，还能降低生产成本，提高生产效率，对于推动钢铁行业的可持续发展具有深远影响。