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题名基于决策树算法的加热炉最优炉温设定值研究
被引量：1
- 1
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作者
吴鸣
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机构
武汉工程职业技术学院
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出处
《武汉工程职业技术学院学报》
2014年第4期71-74,共4页
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文摘
运用基于数据挖掘的决策树分类算法,分析加热炉的大量生产数据,从中获取有价值的规则,形成规则知识库。最后从规则知识库中获取加热炉最优炉温设定值的方法。该方法可实现加热炉最优炉温设定值曲线的寻优及设定,可对应于不同的钢坯种类,提供控制系统优化控制指导,改善钢坯在加热炉内的燃烧过程,提高加热质量,降低加热炉能耗。
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关键词
加热炉
炉温设定值
数据挖掘
决策树
规则存储模型
节能减排
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Keywords
reheating furnace
temperature setting
data tapping
decision tree
rule storage model
energy saving
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分类号
TP274.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于前馈补偿的加热炉炉温设定值优化
被引量：5
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作者
吴小芳
李少远
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机构
上海交通大学自动化研究所
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出处
《控制工程》
CSCD
2008年第1期35-38,共4页
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基金
国家863计划基金资助项目(2006AA04Z173)
高校博士点基金资助项目(2006024801)
上海市科委基金资助项目(07JC14016)
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文摘
针对加热炉优化控制中大回路反馈补偿存在延迟,不能及时反应工况变化的特点,提出一种基于前馈补偿的加热炉炉温设定值的动态优化控制策略。将加热炉的各个炉段看作串联的子系统,考虑各子系统之间的相互影响,将前一环节的出口处钢坯平均温度与理想值的偏差作为前馈信号对其后各段炉温的设定值进行动态补偿,若偏差较大则对各段出口处钢温期望值进行协调。仿真结果表明,该控制策略效果良好,既节约了能源又提高了产品质量。
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关键词
加热炉
炉温设定值优化
前馈补偿
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Keywords
reheating furnace
furnace temperature set-point optimization
feed forward compensation
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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