作　　者： ; ;

机构地区： 北京科技大学计算机与通信工程学院

出　　处： 《北京科技大学学报》 1999年第6期588-591,共4页

摘　　要： 在直流电弧炉炼钢过程控制系统中，由于它的复杂机理，高度非线性加大了建模的难度．为提供适用于直流电弧炉炼钢过程优化控制的模型，提出一种引人遗传算法的神经网络建模方法，并将其用于某厂直流电弧炉炼钢过程模型的建立，获得了很好的效果．同时给出了基于现场实测数据的仿真结果． In process control system for DC arc furnace steelmaking,modelling is a key part.Because ofits complicated mechanism and nonlinearity, it is difficult to model of the process accurately. A genetic neuralnetwork algorithm is presented for DC arc furnace steelmaking process modelling and good effects are obta-ined in its application for real manufacture process modelling.Simulation results with actual process data arepresented.

关 键 词： 电弧炉 炼钢 模型辨识 遗传算法 神经网络

领　　域： [冶金工程] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]