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1、燒結(jié)為高爐煉鐵提供原料,燒結(jié)礦產(chǎn)量的高低、質(zhì)量的優(yōu)劣都將直接影響到煉鐵生產(chǎn)的產(chǎn)量、質(zhì)量及能源消耗。燒結(jié)終點是燒結(jié)結(jié)束時的位置,作為判斷燒結(jié)過程的重要參數(shù)之一。燒結(jié)終點預(yù)測是一個多變量、非線性、大時滯問題,采用機理模型或傳統(tǒng)的控制理論難以實現(xiàn)對燒結(jié)終點的預(yù)測和控制。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)、自組織、并行計算和聯(lián)想記憶等能力,特別適合于描述不確定的和復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。所以,本文嘗試用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的方法來預(yù)測燒結(jié)終點。 在查閱大量國
2、內(nèi)外相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上,本文首先介紹了燒結(jié)終點預(yù)測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,然后分析了燒結(jié)基本原理以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,通過對生產(chǎn)工藝過程的深入分析,確定了四個影響燒結(jié)終點的可在線檢測的參數(shù):大煙道負壓、風量、機速和點火溫度。 本文針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別建立了燒結(jié)終點預(yù)測模型,并從現(xiàn)場采集到95組數(shù)據(jù),其中70組數(shù)據(jù)作為訓練樣本,分別對網(wǎng)絡(luò)進行訓練,訓練后的網(wǎng)絡(luò)用剩下25組數(shù)據(jù),對網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測實驗,實驗結(jié)果表明RBF神
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