基于GRNN算法的铜转炉吹炼终点预报模型

• 作者: 徐翔 刘大方 徐建新
• 来源期刊: 昆明理工大学学报（自然科学版）
• 关键词: 转炉炼铜 造渣工艺 GRNN算法 图像处理 终点判断
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 有色金属冶金科学与技术|Non-ferrous Metallurgical Science and Technology
• 页码范围: 9-17
• 页数: 9页
• 分类号: U461|TP308
• 语种: 中文
• DOI: 10.16112/j.cnki.53-1223/n.2021.03.202

摘要

针对PS转炉炼铜过程造渣期反应机理复杂,操作过程的间歇性,利用机器学习通过颜色矢量相关性算法、图像颜色矩提取算法优化了图像特征,构建了深度学习的转炉炼铜造渣期火焰图像分析模型,提出了转炉炼铜造渣期终点判断模型,对造渣期炉口火焰特征值优化处理,建立造渣终点预报模型.结果 表明:基于实际生产环境的预测,GRNN算法避免了铜转炉吹炼过程中多指标内部相关性,减少数据冗余和系统误差,使得预测精度达到97.33％.预测精度相对于相关文献报道的预报模型,该模型精度更高,训练次数少,时效性强,为转炉终点判断提供一种新途径.