文献类型：专利

专利类型：发明专利

是否失效：否

是否授权：否

申 请 号：CN201610456942.X

申 请 日：20160621

发 明 人：张倩影 耿讯 辜小花 李太福 唐海红 王坎

申 请 人：重庆科技学院

申请人地址：401331 重庆市沙坪坝区虎溪大学城

公 开 日：20161116

公 开 号：CN106119458A

代 理 人：宋平

代理机构：北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙)

语　　种：中文

摘　　要：本发明提供一种基于BP神经网络的转炉炼钢工艺成本优化控制方法及系统，其中的方法包括：根据转炉炼钢的工艺选择影响成本的控制参数；构建建模样本集；获得归一化样本集；构建三层的BP神经网络算法；采用BP神经网络算法对通过模拟转炉炼钢实验所得数据进行建模，获取神经网络参数；利用遗传算法对BP神经网络算法对所构建的模型进行优化，获取所构建模型的最值，并根据所构建模型的最值确定最优控制参数；根据获取的最优控制参数成本值与建模样本集中的最小成本值的对比结果，确定转炉炼钢工艺的最小成本值。利用本发明，能够解决转炉炼钢成本高的问题。

主 权 项：1.一种基于BP神经网络的转炉炼钢工艺成本优化控制方法，包括：根据转炉炼钢的工艺选择影响成本的控制参数；利用模拟转炉炼钢平台采集不同控制参数的成本，构建建模样本集；将构建的建模样本集进行归一化处理，获得归一化样本集；根据所述归一化样本集构建三层的BP神经网络算法；采用所述BP神经网络算法对通过模拟转炉炼钢实验所得数据进行建模，获取神经网络参数；利用遗传算法对BP神经网络算法所构建的模型进行优化，获取所构建模型的最值，并根据所构建模型的最值确定最优控制参数；根据所述最优控制参数获取最优控制参数成本值；根据所述最优控制参数成本值与所述建模样本集中的最小成本值的对比结果，确定转炉炼钢工艺的最小成本值。

关 键 词：构建  转炉炼钢 建模  转炉炼钢工艺 最小成本  最优控制 神经网络参数 实验所得数据  归一化样本  成本优化  对比结果  工艺选择  控制参数 遗传算法  影响成本  样本集 三层  样本  优化  

IPC专利分类号：C21C5/30(20060101);G06N3/08(20060101)