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文檔簡介
1、焦爐是冶金工業(yè)中重要的熱工設備,它提供的焦炭是冶金和化工等行業(yè)的重要原料。焦爐立火道溫度是指全爐各燃燒室測溫立火道溫度的平均值,它能夠反映焦爐整體的溫度水平,是非常重要的工藝參數(shù)。但是在焦爐加熱過程中,由于工藝和成本的原因,實時在線獲得立火道溫度比較困難。本文通過建立基于案例推理和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的焦爐立火道溫度智能控制模型,實現(xiàn)立火道溫度的實時有效穩(wěn)定的預報,有助于實現(xiàn)焦爐生產(chǎn)過程的智能優(yōu)化控制。
本文以焦爐立火道溫度的實時預
2、報為主題,主要進行以下三個方面的研究:
(1)對焦爐整體加熱過程中的輸入輸出的相關(guān)過程變量進行分析,建立焦爐加熱過程中的主元分析單元,確定主元分析的算法步驟,以獲得研究對象的相關(guān)變量的簡化量。
(2)建立加熱過程中的工況識別判斷單元,該單元所采用的是神經(jīng)網(wǎng)絡的類別劃分模式,基于之前所收集的大量特征樣本數(shù)據(jù)量,經(jīng)過一定程度的網(wǎng)絡訓練,獲得比較穩(wěn)定可靠的識別單元。
(3)建立火道溫度的可選擇性智能預報模型的整體
3、系統(tǒng),整體系統(tǒng)單元主要由數(shù)據(jù)預處理單元、主元分析單元、工況識別單元、選擇預報單元等單元組成,實現(xiàn)不同工況條件下的實時智能預報。
通過確切的數(shù)據(jù)樣本分析和驗證整體智能預報系統(tǒng)的性能,驗證結(jié)果表明系統(tǒng)預報是有效可靠的,快速性和可靠性比傳統(tǒng)的人工預報要高。此相關(guān)課題的研究的方法和成果中,將案例推理預報和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預報結(jié)合在一起,為突破操作技能的研究提供了基礎的研究方法,為復雜工業(yè)生產(chǎn)控制過程中的軟測量模型提出了相關(guān)的處理方法,對
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