基于人工神經網絡的燒結終點預測模型研究.pdf

1、燒結為高爐煉鐵提供原料，燒結礦產量的高低、質量的優(yōu)劣都將直接影響到煉鐵生產的產量、質量及能源消耗。燒結終點是燒結結束時的位置，作為判斷燒結過程的重要參數之一。燒結終點預測是一個多變量、非線性、大時滯問題，采用機理模型或傳統(tǒng)的控制理論難以實現對燒結終點的預測和控制。人工神經網絡具有自適應、自組織、并行計算和聯想記憶等能力，特別適合于描述不確定的和復雜的非線性系統(tǒng)。所以，本文嘗試用人工神經網絡建模的方法來預測燒結終點。 在查閱大量國

2、內外相關文獻的基礎上，本文首先介紹了燒結終點預測的國內外研究現狀，然后分析了燒結基本原理以及人工神經網絡的基本理論，通過對生產工藝過程的深入分析，確定了四個影響燒結終點的可在線檢測的參數：大煙道負壓、風量、機速和點火溫度。 本文針對BP神經網絡和RBF神經網絡分別建立了燒結終點預測模型，并從現場采集到95組數據，其中70組數據作為訓練樣本，分別對網絡進行訓練，訓練后的網絡用剩下25組數據，對網絡進行預測實驗，實驗結果表明RBF神