南京理工大学电子工程与光电技术学院, 江苏 南京 210094
针对国内外转炉炼钢终点控制的现状, 建立了一种用于终点预测的神经网络模型。以炉口辐射信息获取系统为实验平台, 运用光纤谱分复用和颜色空间模型转换技术, 分析发现了光谱与图像信息特征量在吹炼过程中呈现出中前期类似、末期相反的规律。从得到的特征规律曲线中选用一些关键特征量, 在改进的修正系数算法基础上, 进行了模型的训练和预测分析。实验结果表明：响应时间在2 s以内, 满足快速判定的时间要求; 改进算法的模型预测精度高于常规算法, 该系统可以正常工作在转炉炼钢的恶劣环境下, 达到了预期效果。
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