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加热炉钢坯温度场智能预报系统研究

发布时间:2016-07-04 11:01

  本文关键词:加热炉钢坯温度场智能预报系统研究,由笔耕文化传播整理发布。


《昆明理工大学》 2002年

加热炉钢坯温度场智能预报系统研究

田宏伟  

【摘要】: 本文针对机理建模的复杂性和辨识建模实验数据获得的困难性,提出了使用机理建模和辨识建模相结合的办法建立加热炉钢坯温度场数学模型思想,即,,利用辨识建模的方法(使用动态BP网络建模)建立钢坯表面温度预报模型,在此基础之上使用机理建模的方法(利用有限差分法建模方法)建立温度场的预报模型。该方法建立的钢坯温度场预报模型具有较好的自适应性。为了提高模型精度,作者在论文中提出引入粗轧机后的钢坯温度实时检测信号作为反馈修正钢坯温度预报。 另外,作者还对基于钢坯温度场智能预报的加热炉最优控制进行了研究。

【关键词】:
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP274
【目录】:

  • 第1章: 引论44-49
  • 1.1 研究背景44-48
  • 1.1.1 加热炉控制技术现状44-46
  • 1.1.2 加热炉控制技术的工程应用现状46-48
  • 1.2 加热炉钢坯温度场智能预报模型研究研究目的及意义48-49
  • 第2章: 加热炉生产工艺的介绍49-58
  • 2.1 加热炉加热钢坯的目的49
  • 2.2 加热炉加热钢坯时易产生的加热缺陷49-53
  • 2.2.1 钢的氧化50-51
  • 2.2.2 钢的脱碳51-53
  • 2.2.3 钢的过热53
  • 2.2.4 钢的过烧53
  • 2.3 金属的加热温度和加热速度53-54
  • 2.3.1 金属的加热温度53-54
  • 2.3.2 金属的加热速度54
  • 2.4 连续加热炉的加热制度54-56
  • 2.4.1 一段式加热制度54-55
  • 2.4.2 二段式加热制度55
  • 2.4.3 三段式加热制度55
  • 2.4.4 多段式加热制度55-56
  • 2.5 连续加热炉的分类56
  • 2.6 昆明钢铁公司第二轧钢厂盘元车间加热炉介绍56-58
  • 2.6.1 加热炉炉体介绍56
  • 2.6.2 加热炉的加热制度56-57
  • 2.6.3 加热炉生产状况57
  • 2.6.4 加热炉控制系统运行状况57-58
  • 第3章: 温度场的数值计算方法介绍58-74
  • 3.1 热量传递的三种基本方式58
  • 3.2 导热基本定律58-62
  • 3.2.1 温度场和温度梯度58-59
  • 3.2.2 导热的基本定律59-60
  • 3.2.3 导热系数60
  • 3.2.4 导热微分方程60-61
  • 3.2.5 初始条件、边界条件61-62
  • 3.3 非稳态导热问题的数值解法62-74
  • 3.3.1 导热问题数值求解的基本思想62-63
  • 3.3.2 有限差分法求解温度场的方法63-65
  • 3.3.3 稳态导热的有限差分法65-67
  • 3.3.4 非稳态导热的有限差分法67-69
  • 3.3.5 显式差分方程的稳定性问题69-70
  • 3.3.6 加热炉炉内钢坯温度场的数值解法70-74
  • 第4章: 基于人工神经网络的钢坯温度场智能预报——神经网络建模方法74-83
  • 4.1 神经网络介绍74-81
  • 4.1.1 人工神经网络的起源及发展74
  • 4.1.2 人工神经网络的特性74-75
  • 4.1.3 人工神经网络的结构75-76
  • 4.1.4 人工神经网络的基本类型:递归网络和前馈网络76-77
  • 4.1.5 人工神经网络的主要学习算法77-79
  • 4.1.6 人工神经网络的基本类型79-80
  • 4.1.7 多层前向网络的函数逼近问题80-81
  • 4.2 传统建模方法和神经网络建模方法的比较81-83
  • 4.2.1 传统建模方法81
  • 4.2.2 神经网络建模方法81-83
  • 第5章: 基于人工神经网络的钢坯温度场智能预报系统——建模及仿真83-105
  • 5.1 问题的提出83-85
  • 5.2 建模的方法85-87
  • 5.2.1 加热炉加热过程中的假设85
  • 5.2.2 钢坯内部传热模型85-86
  • 5.2.3 加热炉对钢坯的传热模型86-87
  • 5.3 钢坯表面温度的辨识87-92
  • 5.3.1 动态BP网络结构设计87-89
  • 5.3.2 动态BP网络学习算法设计89-92
  • 5.4 仿真分析92-104
  • 5.4.1 加热炉对钢坯的传热模型仿真97-99
  • 5.4.2 钢坯中心温度仿真99-101
  • 5.4.3 钢坯温度场仿真101-104
  • 5.5 模型的自适应修正104-105
  • 第6章: 基于钢坯温度场智能预报的加热炉最优控制研究105-111
  • 6.1 加热炉最优控制的命题105-106
  • 6.2 最优炉温设定值的确定106-111
  • 6.2.1 启发式搜索策略106-111
  • 结束语111-112
  • 参考文献112-114
  • 致谢114
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