【摘 要】
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针对现有的检测技术和建模方法难以同时实现对高炉料位连续且高精度的检测的问题,本文从数据解析的角度出发,以统计学为工具,对料面十字测温温度与料面高度进行关系解析,得到
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针对现有的检测技术和建模方法难以同时实现对高炉料位连续且高精度的检测的问题,本文从数据解析的角度出发,以统计学为工具,对料面十字测温温度与料面高度进行关系解析,得到两者之间的线性回归模型;提出了一种基于BP神经网络的料面温度预测方法,利用高炉内状态数据能够实时准确的预测料面温度,实验证明误差在实际生产可接受范围内;提出了基于数据解析的高炉料面的预测方法,并给出了预测系统结构。
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