电熔镁炉电极调节系统的混合建模

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针对电熔镁炉强耦合、非线性、难以建立精确数学模型的特点,把机理建模和人工智能辨识方法相结合,进行了电熔镁炉电极调节系统建模研究和仿真验证。紧密结合冶炼工艺,通过对电熔镁炉电极调节系统各组成部分工作机理的分析,在依据工业电炉相关电热理论知识进行合理假设和简化的基础上,建立了电熔镁炉电极调节系统的机理模型:为弥补机理模型忽略外界扰动、工业应用精度低等缺陷,在现场实测数据的支持下建立了基于Elman回归神经网络模型,对机理模型的输出进行动态补偿,仿真结果证明了混合模型逼近精度高。
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