磷对绝大多数钢种来说是有害元素,磷含量的增加会使钢的塑性和韧性降低,通常称为“冷脆性”。随着钢中碳含量的增加,这种现象更为严重。因此降低高碳钢中的磷含量,准确控制终点磷含量对于提高钢水质量降低炼钢成本具有重要意义。本文主要研究MURC法脱磷工艺过程,建立脱磷期终点磷含量预报模型。转炉炼钢脱磷反应过程复杂、影响因素众多,正确选择对脱磷过程有重要影响的因素对提高脱磷期终点磷含量预报模型的准确性有重要意义。本文从转炉脱磷的机理方面考虑,定性的分析了对脱磷有影响的因素,然后采用灰色系统理论中的灰色关联分析理论定量的计算这些因素和磷含量关联度的大小。从而得出与磷含量相关因素的灰色关联序列,为转炉脱磷终点控制提供理论依据。为了解决转炉冶炼过程中测量实验数据产生缺失数据和噪声数据的问题,本文采用关联系数生成法对生产测量过程中的缺失数据进行空缺值生成,并用这种方法对测量得到的数据进行噪声检测。本文根据冶炼工艺和现场数据,对转炉冶炼终点磷含量的预报方法进行研究。分析转炉冶炼各因素对终点磷含量的影响,确定终点磷含量的控制变量,建立基于灰色系统理论的转炉冶炼终点磷含量的预报GM(O,N)模型,对转炉冶炼终点磷进行准确预报。为检验灰色预报模型的有效性,本文建立多元线性回归模型与其进行比较。为了提高预报模型的计算精度,本文从两个方面进行了改进：第一,采用聚类分析的方法对建模数据进行预处理,经过聚类后再建立预报模型；第二,为了防止最小二乘算法在对模型进行参数估计时产生“数据饱和”现象,本文采用限定记忆和增加遗忘因子结合的辨识方法对参数进行估计求解。利用改进后的转炉脱磷期终点磷含量的预报模型进行预测,当偏差范围在±0.02%时,预测模型的命中率达到了96%,偏差范围在±0.015%时,预测的命中率达到了84%,说明建立的预报模型取得了较高的命中率。