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基于孿生支持向量機的轉爐煉鋼終點控制技術 版權信息
- ISBN：9787502493875
- 條形碼：9787502493875 ; 978-7-5024-9387-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于孿生支持向量機的轉爐煉鋼終點控制技術 內容簡介
本書針對大型帶副槍轉爐的終點碳含量和溫度控制問題，運用孿生支持向量機在建立預測和控制模型中具備的獨特優勢，結合智能優化算法，建立了整個冶煉過程的數學模型，其中包括轉爐冶煉過程的靜態預測模型、靜態控制模型、動態預測模型以及動態控制模型，進而實現鋼水終點碳含量和溫度的終點控制，模型精度滿足現場的實際需求。對“一鍵式”煉鋼和自動出鋼等智能煉鋼問題的研究具有一定的借鑒意義。
基于孿生支持向量機的轉爐煉鋼終點控制技術 目錄
1 緒論
1.1 本書寫作背景和意義
1.2 氧氣轉爐煉鋼法的發展
1.3 轉爐煉鋼終點控制技術的發展
1.3.1 經驗控制
1.3.2 靜態控制
1.3.3 動態控制
1.3.4 自動控制
1.4 智能方法在轉爐煉鋼終點控制中的應用
1.5 本文主要內容和編排
參考文獻
2 轉爐煉鋼的工藝流程、反應機理和數學模型
2.1 氧氣轉爐煉鋼法工藝流程和制度
2.1.1 裝入制度
2.1.2 供氧制度
2.1.3 造渣制度
2.1.4 溫度制度
2.1.5 終點控制
2.2 轉爐煉鋼預測模型的數學模型
2.2.1 轉爐煉鋼預測模型的建模過程
2.2.2 轉爐煉鋼預測模型的標準
2.2.3 轉爐煉鋼預測模型的性能指標
2.3 轉爐冶煉過程的機理分析
2.3.1 硅的氧化反應對轉爐冶煉過程的影響
2.3.2 錳的氧化反應對轉爐冶煉過程的影響
2.3.3 鋼水的脫磷過程分析
2.3.4 鋼水的脫硫過程分析
2.3.5 碳的氧化反應對轉爐冶煉過程的影響
2.3.6 氧槍操作和造渣工藝對冶煉過程的影響
2.3.7 基于機理的轉爐冶煉過程的終點預測模型分析
2.4 本章小結
參考文獻
3 轉爐煉鋼的終點靜態預測模型
3.1 概述
3.2 轉爐冶煉過程的機理分析確定預測模型變量
3.2.1 轉爐煉鋼終點的影響因素分析
3.2.2 轉爐煉鋼靜態預測模型的輸入輸出變量
3.3 孿生支持向量機及其理論基礎
3.3.1 支持向量機算法
3.3.2 李生支持向量機算法
3.4 基于小波權重TSVR的轉爐煉鋼終點靜態預測模型
3.4.1 非線性小波權重TSVR算法
3.4.2 權重矩陣D1和權重向量D2的確定
3.4.3 轉爐煉鋼靜態預測模型的描述和建模步驟
3.5 仿真實驗驗證與分析
3.5.1 WTWTSVR算法性能驗證
3.5.2 轉爐煉鋼靜態預測模型的實驗仿真
3.6 本章小結
參考文獻
4 轉爐煉鋼的終點靜態控制模型研究
4.1 概述
4.2 轉爐煉鋼靜態控制模型分析
4.2.1 轉爐煉鋼靜態控制模型的分類及分析
4.2.2 基于TSVR和鯨群優化算法的靜態控制模型
4.3 鯨群優化算法
4.3.1 元啟發式算法
4.3.2 鯨群優化算法的基本原理
4.4 基于小波權重TSVR和WOA的轉爐煉鋼終點靜態分量控制模型
4.4.1 碳溫預測模型的建模過程
4.4.2 氧料分量優化模型的優化過程
4.4.3 仿真實驗驗證與分析
4.5 基于小波權重TSVR的轉爐煉鋼終點靜態總量控制模型
4.5.1 碳溫預測模型的建模過程
4.5.2 氧料總量控制模型的建模過程
4.5.3 仿真實驗驗證與分析
4.6 本章小結
參考文獻
5 轉爐煉鋼的終點動態預測模型研究
5.1 概述
5.2 基于副槍技術的轉爐煉鋼模型分析
5.3 非線性KNNWTSVR算法
5.4 基于萊維飛行的改進鯨群優化算法
5.5 基于KNNWTSVR和LWOA的轉爐煉鋼終點動態預測模型
5.5.1 時間序列預測模型
5.5.2 補償預測模型
5.5.3 組合預測模型的建模過程
5.6 仿真實驗驗證與分析
5.6.1 LWOA算法的性能測試
5.6.2 有冷卻劑的終點動態組合預測模型的仿真實驗
5.6.3 無冷卻劑的終點動態組合預測模型的仿真實驗
5.7 本章小結
參考文獻
6 轉爐煉鋼的終點動態控制模型研究
6.1 概述
6.2 轉爐煉鋼的動態控制模型分析
6.3 基于無約束小波權重的TSVR算法
6.4 轉爐煉鋼終點動態控制模型的建模過程
6.4.1 碳溫預測模型的建模過程
6.4.2 預設定模型的建模過程
6.4.3 參數調整單元和決策模塊
6.5 仿真實驗驗證與分析
6.5.1 有冷卻劑的終點動態控制模型的仿真實驗
6.5.2 無冷卻劑的終點動態控制模型的仿真實驗
6.6 本章小結
參考文獻
7 總結及展望
7.1 總結
7.2 展望
附錄A 基準函數表
附錄B LWOA和WOA算法的收斂速度比較圖
1.1 本書寫作背景和意義
1.2 氧氣轉爐煉鋼法的發展
1.3 轉爐煉鋼終點控制技術的發展
1.3.1 經驗控制
1.3.2 靜態控制
1.3.3 動態控制
1.3.4 自動控制
1.4 智能方法在轉爐煉鋼終點控制中的應用
1.5 本文主要內容和編排
參考文獻
2 轉爐煉鋼的工藝流程、反應機理和數學模型
2.1 氧氣轉爐煉鋼法工藝流程和制度
2.1.1 裝入制度
2.1.2 供氧制度
2.1.3 造渣制度
2.1.4 溫度制度
2.1.5 終點控制
2.2 轉爐煉鋼預測模型的數學模型
2.2.1 轉爐煉鋼預測模型的建模過程
2.2.2 轉爐煉鋼預測模型的標準
2.2.3 轉爐煉鋼預測模型的性能指標
2.3 轉爐冶煉過程的機理分析
2.3.1 硅的氧化反應對轉爐冶煉過程的影響
2.3.2 錳的氧化反應對轉爐冶煉過程的影響
2.3.3 鋼水的脫磷過程分析
2.3.4 鋼水的脫硫過程分析
2.3.5 碳的氧化反應對轉爐冶煉過程的影響
2.3.6 氧槍操作和造渣工藝對冶煉過程的影響
2.3.7 基于機理的轉爐冶煉過程的終點預測模型分析
2.4 本章小結
參考文獻
3 轉爐煉鋼的終點靜態預測模型
3.1 概述
3.2 轉爐冶煉過程的機理分析確定預測模型變量
3.2.1 轉爐煉鋼終點的影響因素分析
3.2.2 轉爐煉鋼靜態預測模型的輸入輸出變量
3.3 孿生支持向量機及其理論基礎
3.3.1 支持向量機算法
3.3.2 李生支持向量機算法
3.4 基于小波權重TSVR的轉爐煉鋼終點靜態預測模型
3.4.1 非線性小波權重TSVR算法
3.4.2 權重矩陣D1和權重向量D2的確定
3.4.3 轉爐煉鋼靜態預測模型的描述和建模步驟
3.5 仿真實驗驗證與分析
3.5.1 WTWTSVR算法性能驗證
3.5.2 轉爐煉鋼靜態預測模型的實驗仿真
3.6 本章小結
參考文獻
4 轉爐煉鋼的終點靜態控制模型研究
4.1 概述
4.2 轉爐煉鋼靜態控制模型分析
4.2.1 轉爐煉鋼靜態控制模型的分類及分析
4.2.2 基于TSVR和鯨群優化算法的靜態控制模型
4.3 鯨群優化算法
4.3.1 元啟發式算法
4.3.2 鯨群優化算法的基本原理
4.4 基于小波權重TSVR和WOA的轉爐煉鋼終點靜態分量控制模型
4.4.1 碳溫預測模型的建模過程
4.4.2 氧料分量優化模型的優化過程
4.4.3 仿真實驗驗證與分析
4.5 基于小波權重TSVR的轉爐煉鋼終點靜態總量控制模型
4.5.1 碳溫預測模型的建模過程
4.5.2 氧料總量控制模型的建模過程
4.5.3 仿真實驗驗證與分析
4.6 本章小結
參考文獻
5 轉爐煉鋼的終點動態預測模型研究
5.1 概述
5.2 基于副槍技術的轉爐煉鋼模型分析
5.3 非線性KNNWTSVR算法
5.4 基于萊維飛行的改進鯨群優化算法
5.5 基于KNNWTSVR和LWOA的轉爐煉鋼終點動態預測模型
5.5.1 時間序列預測模型
5.5.2 補償預測模型
5.5.3 組合預測模型的建模過程
5.6 仿真實驗驗證與分析
5.6.1 LWOA算法的性能測試
5.6.2 有冷卻劑的終點動態組合預測模型的仿真實驗
5.6.3 無冷卻劑的終點動態組合預測模型的仿真實驗
5.7 本章小結
參考文獻
6 轉爐煉鋼的終點動態控制模型研究
6.1 概述
6.2 轉爐煉鋼的動態控制模型分析
6.3 基于無約束小波權重的TSVR算法
6.4 轉爐煉鋼終點動態控制模型的建模過程
6.4.1 碳溫預測模型的建模過程
6.4.2 預設定模型的建模過程
6.4.3 參數調整單元和決策模塊
6.5 仿真實驗驗證與分析
6.5.1 有冷卻劑的終點動態控制模型的仿真實驗
6.5.2 無冷卻劑的終點動態控制模型的仿真實驗
6.6 本章小結
參考文獻
7 總結及展望
7.1 總結
7.2 展望
附錄A 基準函數表
附錄B LWOA和WOA算法的收斂速度比較圖
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