在現(xiàn)代鋼鐵企業(yè)中，高爐原料的燒結(jié)過程是其中重要的生產(chǎn)工序。燒結(jié)礦堿度穩(wěn)定性直接影響到燒結(jié)礦的質(zhì)量和產(chǎn)量，但由于燒結(jié)生產(chǎn)過程非常復(fù)雜，很難用一組較為準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述。加之過程所具有的大時滯性和動態(tài)時變性，采取一些依賴于對象數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)控制理論和方法難以解決燒結(jié)礦堿度的波動問題。因此長期以來，燒結(jié)礦堿度的控制一直是鋼鐵企業(yè)中的一個難點(diǎn)。據(jù)此提出利用灰色關(guān)聯(lián)分析和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立燒結(jié)礦堿度的預(yù)報模型。通過對現(xiàn)場實際數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，表明該方法魯棒性強(qiáng)，準(zhǔn)確性高，泛化能力廣，具有很強(qiáng)的實用性和推廣價值。
燒結(jié)礦堿度的穩(wěn)定直接影響高爐生產(chǎn)的穩(wěn)定。實驗數(shù)據(jù)表明，燒結(jié)礦堿度波動范圍由±
0.1％降到±0.05％，高爐利用系數(shù)可提高2.5％，焦比可降低1.3％。因此，穩(wěn)定燒結(jié)礦堿
度，對強(qiáng)化高爐冶煉和增鐵節(jié)焦有著十分重要的意義。目前，我國燒結(jié)廠對燒結(jié)礦堿度的控制，主要是通過每兩小時一次的燒結(jié)礦采樣分析，根據(jù)分析結(jié)果和質(zhì)量指標(biāo)要求，調(diào)整混合料中的有關(guān)成分來實現(xiàn)的。然而，原料經(jīng)過下料、混合、布料、點(diǎn)火燒結(jié)到成品冷卻、整粒、取樣等工序，待觀察到調(diào)節(jié)效果一般需3～4小時之久。如此大的時間滯后，采用傳統(tǒng)的控制方法，很難實現(xiàn)燒結(jié)礦堿度的準(zhǔn)確控制。本文建立了基于BP網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燒結(jié)礦堿度的預(yù)報模型。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法對燒結(jié)礦的堿度進(jìn)行預(yù)測，可以大大提高預(yù)測精度，而且模型具有較好的魯棒性和泛化能力。