安钢FSF电极智能预测建模及应用研究

• 作者: 冉正云 李华德 郭飞
• 来源期刊: 炼钢
• 学科: 工学
• 关键词: FSF 电极 混和遗传算法 Elman神经网络 变结构
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 47-51
• 页数: 5页
• 分类号: TP273.3
• 字数: 3400字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1043.2007.04.013

摘要

交流电弧炉电极控制系统是一个多变量、非线性、参数时变、复杂强耦合系统,经典的控制策略难以获得优良的性能.为此从安钢FSF电极控制的实际应用出发,提出了1种变结构遗传Elman网络预测建模方法,其中改进的混和遗传算法用来对网络结构和权值及自反馈增益的同步动态寻优.并将基于BP算法的改进Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于交流电弧炉的电极模型的辨识中,通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:变结构遗传Elman网络克服了因复杂的辨识对象造成的网络辨识结构复杂问题和采用BP算法带来的权值训练缺陷;并具有更好的动态性能,逼近速度快,精度更高等优点.最后,把建立的模型应用于电极控制系统的参数整定上,取得了良好的控制效果,为电极控制提供了理论指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李华德	北京科技大学信息工程学院	145	1646	23.0	36.0
2	冉正云	北京科技大学信息工程学院	13	62	6.0	7.0
3	郭飞	北京科技大学信息工程学院	7	25	3.0	5.0