Neural predictor of the end point in a converter

R. Valentini; V. Colla; M. Vannucci

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Neural predictor of the end point in a converter

机译：转换器终点的神经预测器

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La memoria presenta un sistema basado en redes neuronales capaz de predecir el llamado End Point de un convertidor, que utiliza la medida del contenido de oxigeno y de la temperatura para predecir el contenido de carbono final. A causa de las diversas desventajas del modelo algebraico normal LD, se han disenado algunos modelos innovadores realizados mediante tecnicas de soft-computing. El nuevo modelo permite obtener excelentes resultados en simulacion y tambien en las pruebas on Une.%The paper presents a system based on neural networks which is capable of predicting the so-called End Point of a converter by exploiting the measurements of the oxygen content and of the temperature in order to predict the final carbon content. Due to several disadvantages of current LD algebraic model and the usage of modern process in steel plant, a new model based on neural network and knowledge base is designed. The new model allowed to obtain excellent simulation result and satisfied online testing report.

机译：存储器提供了一个基于神经网络的系统，该系统能够预测转换器的所谓终点，该系统使用氧含量和温度的测量值来预测最终碳含量。由于普通LD代数模型的各种缺点，因此设计了一些使用软计算技术制作的创新模型。新模型可以在模拟和Une。％的测试中获得出色的结果。本文提出了一种基于神经网络的系统，该系统能够通过利用氧含量和氧的测量来预测转换器的所谓终点。温度以预测最终碳含量。由于目前的LD代数模型存在一些弊端，并且在钢铁厂中缺乏现代流程，因此设计了一种基于神经网络和知识库的新模型。该新模型获得了出色的仿真结果并获得了满意的在线测试报告。

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来源
《Revista de metalurgia》 |2004年第6期|p.416-419|共4页
作者
R. Valentini; V. Colla; M. Vannucci;
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作者单位

Trabajo recibido el dia 31 de mayo de 2003 y aceptado en su forma final el dia 20 de septiembre de 2004.;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类冶金工业;
关键词
LD Converter; Model; Neural Network;

机译：LD转换器;模型;神经网络;

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