【摘 要】
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该文通过对铜陵水泥厂4000T/D窑外分解窑为例,采用人工神经网络的方法对窑外分解窑系统进行了仿真.并将仿真系统与实际生产系统进行了比较.研究人员以回转窑子系统为对象,选
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该文通过对铜陵水泥厂4000T/D窑外分解窑为例,采用人工神经网络的方法对窑外分解窑系统进行了仿真.并将仿真系统与实际生产系统进行了比较.研究人员以回转窑子系统为对象,选取烧成带温度、窑尾废气中的氧含量、窑尾温度为测量参数,并以燃料用量、窑转速及主排风机速度为控制参数建立了人工神经网络控制系统.研究人员以控制参数作为网络的输入,以测量参数作为网络的输出,对网络进行训练.该文进行了运用BP神经网络对回转窑子系统进行仿真的初步探索,但是它与实际应用之间还存在一定的差距,有待对软件功能的进一步扩充.神经网络解决水泥生产系统仿真问题的能力是勿庸置疑的,研究人员相信通过一个不断完善的过程,基于神经网络的水泥生产线仿真系统将会具有很好的实用价值,并能够取得明显的经济效益.
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