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基于高炉炉况评价和反馈补偿的喷煤量决策优化
被引量：
3
1
作者
崔桂梅
陈荣
+1 位作者
马祥
张勇
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期2803-2809,共7页
高炉炼铁过程操作者根据炉况设定喷煤量,针对在增减量的大小和时机上存在盲目性、粗糙性、滞后性难题,将高炉冶炼机理与专家经验、过程信息相结合,建立基于煤气流分布和炉缸热状态评价的喷煤反馈补偿模型.首先,分析提取表征高炉煤气流...
高炉炼铁过程操作者根据炉况设定喷煤量,针对在增减量的大小和时机上存在盲目性、粗糙性、滞后性难题,将高炉冶炼机理与专家经验、过程信息相结合,建立基于煤气流分布和炉缸热状态评价的喷煤反馈补偿模型.首先,分析提取表征高炉煤气流分布和炉缸热状态的重要参数,利用熵权法确定评价模型的输入参数权重,依据专家经验与数据统计分析相结合的方法划分参数等级,分别建立煤气流分布和基于炉温预测的炉缸热状态评价模型;其次,建立与炉缸热状态和煤气流分布相适应的喷煤量反馈补偿模型,消除喷煤设定值不确定性、滞后性影响,提高煤粉的燃烧效率,实时、准确地为现场操作人员提供喷煤设定值.
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关键词
高
炉
煤气流分布
炉
缸热状态
炉
况
评价
反馈补偿
决策优化
原文传递
高炉炉况评价系统的设计与实现
2
作者
李景银
郭宏飞
周伟
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
1996年第6期645-650,共6页
利用高炉指数化模型和评分方法来评价高炉炉况的好坏．提出了依据统计的观点，以提高炉况评价的符合率为目标的爬山搜索方法，其符合率为９６．３５％．构造了炉况评价系统中的参数自学习子系统，运行结果，其符合率为９５．７５％
关键词
专家系统
高
炉
炉
况
评价
系统
设计
下载PDF
职称材料
高炉炉况评价与参数学习系统的设计
被引量：
1
3
作者
徐化冰
《电子制作》
2015年第2Z期81-,共1页
本文论述了高炉炉况评价与参数学习两个系统的设计。高炉炉况评价系统功能是判定炉况是否顺行还是异常,采用了类似Go-Stop系统的评价方法,把高炉炉况显示出来。参数学习是采用抽取的参数学习的启发性知识,主要有生成测试法、变形的并行...
本文论述了高炉炉况评价与参数学习两个系统的设计。高炉炉况评价系统功能是判定炉况是否顺行还是异常,采用了类似Go-Stop系统的评价方法,把高炉炉况显示出来。参数学习是采用抽取的参数学习的启发性知识,主要有生成测试法、变形的并行生成测试法、最陡爬山法等,进行炉况评价模型参数的学习。
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关键词
高
炉
炉
况
评价
Go-Stop
系统机器学习
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职称材料
题名
基于高炉炉况评价和反馈补偿的喷煤量决策优化
被引量：
3
1
作者
崔桂梅
陈荣
马祥
张勇
机构
内蒙古科技大学信息工程学院
包头钢铁(集团)有限责任公司
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期2803-2809,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61763039)。
文摘
高炉炼铁过程操作者根据炉况设定喷煤量,针对在增减量的大小和时机上存在盲目性、粗糙性、滞后性难题,将高炉冶炼机理与专家经验、过程信息相结合,建立基于煤气流分布和炉缸热状态评价的喷煤反馈补偿模型.首先,分析提取表征高炉煤气流分布和炉缸热状态的重要参数,利用熵权法确定评价模型的输入参数权重,依据专家经验与数据统计分析相结合的方法划分参数等级,分别建立煤气流分布和基于炉温预测的炉缸热状态评价模型;其次,建立与炉缸热状态和煤气流分布相适应的喷煤量反馈补偿模型,消除喷煤设定值不确定性、滞后性影响,提高煤粉的燃烧效率,实时、准确地为现场操作人员提供喷煤设定值.
关键词
高
炉
煤气流分布
炉
缸热状态
炉
况
评价
反馈补偿
决策优化
Keywords
blast furnace
gas flow distribution
hearth thermal state
evaluation of blast furnace condition
feedback compensation
decision optimization
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
高炉炉况评价系统的设计与实现
2
作者
李景银
郭宏飞
周伟
机构
东北大学计算机科学与工程系
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
1996年第6期645-650,共6页
基金
国家"八五"科技攻关项目
文摘
利用高炉指数化模型和评分方法来评价高炉炉况的好坏．提出了依据统计的观点，以提高炉况评价的符合率为目标的爬山搜索方法，其符合率为９６．３５％．构造了炉况评价系统中的参数自学习子系统，运行结果，其符合率为９５．７５％
关键词
专家系统
高
炉
炉
况
评价
系统
设计
Keywords
real time expert system,computer diagnosis system,machine learning.
分类号
TF543.1 [冶金工程—钢铁冶金]
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职称材料
题名
高炉炉况评价与参数学习系统的设计
被引量：
1
3
作者
徐化冰
机构
渤海船舶职业学院动力工程系
出处
《电子制作》
2015年第2Z期81-,共1页
文摘
本文论述了高炉炉况评价与参数学习两个系统的设计。高炉炉况评价系统功能是判定炉况是否顺行还是异常,采用了类似Go-Stop系统的评价方法,把高炉炉况显示出来。参数学习是采用抽取的参数学习的启发性知识,主要有生成测试法、变形的并行生成测试法、最陡爬山法等,进行炉况评价模型参数的学习。
关键词
高
炉
炉
况
评价
Go-Stop
系统机器学习
分类号
TP311.52 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP182 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高炉炉况评价和反馈补偿的喷煤量决策优化
崔桂梅
陈荣
马祥
张勇
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020
3
原文传递
2
高炉炉况评价系统的设计与实现
李景银
郭宏飞
周伟
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
1996
0
下载PDF
职称材料
3
高炉炉况评价与参数学习系统的设计
徐化冰
《电子制作》
2015
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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