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烧结矿化学成分控制专家系统的开发与应用

范晓慧 , 龙红明 , 陈许玲 , 姜涛 , 石军

钢铁

采用基于改进BP算法的人工神经网络模型,提前预报了烧结矿的R和TFe、SiO2含量,将模型的预报结果转化为规则的输入,设计了基于经验规则的专家系统,结合R、TFe的变化趋势和配料计算提前调整原料的配比.系统正式投入运行后,烧结矿碱度(R)预报命中率达到91%,全铁(TFe)预报命中率达到94%,操作指导建议采纳率为92%,实现了对烧结矿化学成分的稳定控制.

关键词: 烧结矿化学成分 , 神经网络 , BP模型 , 专家系统