【摘 要】
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针对传统烧结矿质量检测方法滞后,结果反馈不及时,导致造成烧结过程工艺参数调整不准确的问题,文中提出一种基于Elman神经网络的烧结矿质量在线预测研究方法。根据烧结矿历史
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针对传统烧结矿质量检测方法滞后,结果反馈不及时,导致造成烧结过程工艺参数调整不准确的问题,文中提出一种基于Elman神经网络的烧结矿质量在线预测研究方法。根据烧结矿历史生产数据建立以烧结矿转鼓强度和耐磨指数为指标的预测模型,随后对基于瞬发γ中子活化分析(PGNAA)成分技术的工业物料在线检测仪器检测经化学式转化得到的数据进行在线预测,并将结果反馈给烧结过程达到烧结矿质量在线调控的目的。实验仿真结果表明,在线预测明显缩补了物料调控时间,改善了烧结工艺品质,预测结果比较准确。
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