【摘 要】
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水泥窑的优化控制系统可以显著的降低能耗,提高经济效益,所以研究窑的优化控制对生产有一定的现实意义.但由于窑的煅烧过程中的多变量、非线性、纯滞后、多干扰等特性,使得对
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水泥窑的优化控制系统可以显著的降低能耗,提高经济效益,所以研究窑的优化控制对生产有一定的现实意义.但由于窑的煅烧过程中的多变量、非线性、纯滞后、多干扰等特性,使得对窑的控制变的十分困难.人工率网络的兴起和发展为水泥窑的优化控制提供了新的思路和方法.该文首先阐述了BP神经网络的原理和学习算法,提出了一种具有分层结构,能够进行自提取、自学习、自修正的BP神经网络模型.这种率网络模型不仅可以充分利用原有的专家的经验和知识,而且能够从实际数据中通过不断学习获得新的知识.在此基础上,提出了基于BP神经网络的水泥窑优化控制系统方案,采用定值控制因路+BP神经网络的两层控制结构,来实现窑的优化控制.
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