【摘 要】
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针对钢铁冶炼对高炉生产节能降耗要求的不断提高,需提高对热风炉的燃烧效率。由于热风炉拱顶温度是热风炉燃烧控制系统是一个大惯性、纯滞后、多元参数分布非线性的系统,要实
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61164018）, 内蒙古科技厅项目（41402060423）
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针对钢铁冶炼对高炉生产节能降耗要求的不断提高,需提高对热风炉的燃烧效率。由于热风炉拱顶温度是热风炉燃烧控制系统是一个大惯性、纯滞后、多元参数分布非线性的系统,要实现高效的热风炉燃烧控制,就需要提前预测拱顶温度值,常规的数学建模较难实现。通过采集某钢厂热风炉的现场燃烧数据,在传统的数据预处理基础上,引入小波滤波对数据进行滤波分析,建立热风炉拱顶温度的BP神经网络模型。仿真结果表明模型准确性好。可以看出与传统的数据预处理所建立的神经网络模型相比,小波分析进行滤波使得滤波后残留噪声较小,同时实现降噪滤波与异常值
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