【摘 要】
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烧结是高炉炼铁系统中的重要生产单元,其生产水平高低直接关系炼铁企业的生产效益。烧结过程具有时滞性和非线性特征,为了实现对烧结生产状态的准确预测,本文综合自相关分析
【机 构】
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清华大学化学工程系,工业大数据系统与应用北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(21991104),科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0101605)
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烧结是高炉炼铁系统中的重要生产单元,其生产水平高低直接关系炼铁企业的生产效益。烧结过程具有时滞性和非线性特征,为了实现对烧结生产状态的准确预测,本文综合自相关分析、收敛交叉映射和误差反向传播神经网络等方法,融合因果性机理和黑箱模型,建立了基于因果分析的烧结生产状态预测模型。该模型通过因果分析层选取解释变量集、自相关窗口和因果性窗口,并通过神经网络层实现对6个烧结生产状态关键变量的准确预测。经过工业数据测试,该模型预测平均误差控制在0.5%~3.1%之间,能够有效辅助工厂进行烧结状态调整。
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