【摘 要】
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该文首先针对难于建立立德粉生产转窑数学模型的问题,构造了一个实际的回归神经网络,按时序选择一定量历史数据离线训练网络,再将其应用于生产过程,可以根据当前生产过程参数
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该文首先针对难于建立立德粉生产转窑数学模型的问题,构造了一个实际的回归神经网络,按时序选择一定量历史数据离线训练网络,再将其应用于生产过程,可以根据当前生产过程参数预测出料质量指标.用历史数据检验网络预测效果,同时还与多元线回归预测及BP神经网络预测进行对比,仿真实验表明动态的回归网络具有较强的非线性及动态过程逼近能力,可以作为复杂生产过程预测和控制的一种选择.在神经网络预测结果基础上,基于工人经验设计了一个简单的模糊控制器,以出料质量的预测值作为输入,以煅烧温度设定值作为输出,实现了燃烧温度的智能设定.其目的在于保证当进料量变化时物料仍能获得同样的化学反应能量.从而有效稳定出料质量.在此基础上提出将整个控制系统分解成两个温度控制子系统.论文的后半部分给出了由工控机加PLC的整个控制系统的硬件组成及结构,各器悠扬、模块选型及说明.
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