【摘 要】
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为提高烧结混合料加水控制的智能程度,针对烧结生产线现场的实际情况,提出了一种非线性自回归(nonlinear autoregressive models with exogenous inputs,简称NARX)神经网络加
【机 构】
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宝钢股份上海梅山钢铁股份有限公司设备部,江苏南京210039;宝钢股份上海梅山钢铁股份有限公司炼铁厂,江苏南京210039;东北大学秦皇岛分校控制工程学院,河北秦皇岛066004
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为提高烧结混合料加水控制的智能程度,针对烧结生产线现场的实际情况,提出了一种非线性自回归(nonlinear autoregressive models with exogenous inputs,简称NARX)神经网络加水前馈控制模型.首先,利用工厂的历史生产数据和物料平衡原理建立烧结混合料的加水模型,其中涉及各种原料量及混合加水量;然后,将深度监督学习与自学习NARX算法结合,建立烧结混合料水分预测模型;最后,将NARX水分预测模型与极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)模型进行对比.结果表明,NARX算法在水分控制的准确性、平稳性上均更优,可以为烧结混合料加水前馈控制提供新的解决方案.
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