【摘 要】
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根据烧结生产的特点,构造了优化指导系统的总体结构,并详细介绍了烧结矿化学成分和烧结过程状态的控制。采用基于改进BP算法的人工神经网络模型,预报了烧结矿的化学成分(R、TFe、SiO2);设计了基于经验规则的烧结矿化学成分控制专家系统。提出了分段判断与协调控制相结合的烧结过程状态总体控制思想。对混合料透气性、废气温度上升点、烧结终点、垂直烧结速度等主要状态参数进行了软测量;建立了预报模型;采用模糊控
【机 构】
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中南大学资源加工与生物工程学院 攀枝花新钢钒股份有限公司炼铁厂
【出 处】
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2006年度全国烧结球团技术交流年会
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根据烧结生产的特点,构造了优化指导系统的总体结构,并详细介绍了烧结矿化学成分和烧结过程状态的控制。采用基于改进BP算法的人工神经网络模型,预报了烧结矿的化学成分(R、TFe、SiO2);设计了基于经验规则的烧结矿化学成分控制专家系统。提出了分段判断与协调控制相结合的烧结过程状态总体控制思想。
对混合料透气性、废气温度上升点、烧结终点、垂直烧结速度等主要状态参数进行了软测量;建立了预报模型;采用模糊控制算法得出了具体的控制措施。系统的工业应用结果表明：所建预报模型的命中率达到90％以上,优化指导的准确率达对95％以上,系统使用后烧结矿化学成分、废气温度上升点、烧结终点等重要参数的波动明显下降,生产的综合稳定率提高,为实现烧结生产的优化控制奠定了坚实的基础。
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