基于粒子群神经网络的高炉炉温预测 被引量：12

1

作者 刘景艳 张伟 《电子测量技术》 2018年第3期42-45,共4页

高炉冶炼过程中通常以铁水硅含量来反映高炉炉温，由于影响铁水硅含量的参数较多，且各参数之间相互影响，传统的基函数（BP）神经网络在炉温预测中存在着收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点，提出了一种基于小生境粒子群算法优化的径... 高炉冶炼过程中通常以铁水硅含量来反映高炉炉温，由于影响铁水硅含量的参数较多，且各参数之间相互影响，传统的基函数（BP）神经网络在炉温预测中存在着收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点，提出了一种基于小生境粒子群算法优化的径向基函数（RBF）神经网络预测模型，将RBF神经网络和小生境粒子群算法有机地结合起来，利用小生境粒子群算法来优化RBF神经网络的隐层基函数宽度和中心，并利用优化后的RBF神经网络对炉温进行预测，建立了神经网络训练和检验样本集，对预测模型进行训练和检验。仿真结果表明该预测模型加快了网络收敛速度，改善了神经网络的泛化能力，具有稳定性好、预测精度高的特点。 展开更多

关键词 炉温预测 铁水硅含量 神经网络 小生境粒子群算法

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神经网络预测控制在加热炉炉温控制中的仿真研究 被引量：11

2

作者 薛美盛 方醒 +1 位作者 闵天 秦宇海 《化工自动化及仪表》 CAS 2018年第8期590-594,共5页

针对加热炉处于干扰环境下的不确定性、非线性、大滞后和大惯性特点,采用径向基神经网络(Radial Basis Function,RBF)建立加热炉炉温预测模型,以实现炉温预报。同时设计以L-M(LevenbergMarquardt)优化算法为基础的控制器对加热炉炉温进... 针对加热炉处于干扰环境下的不确定性、非线性、大滞后和大惯性特点,采用径向基神经网络(Radial Basis Function,RBF)建立加热炉炉温预测模型,以实现炉温预报。同时设计以L-M(LevenbergMarquardt)优化算法为基础的控制器对加热炉炉温进行滚动控制。针对L-M优化算法对初始值敏感的问题,采用RBF逆神经网络动态确定算法初始值。仿真结果表明所提方法在不同工况下均具有较快的调节时间和较小的超调量。 展开更多

关键词 加热炉炉温 RBF神经网络 逆神经网络 L-M优化算法 扰动 炉温预测 滚动控制 调节时间 超调量 降低能耗

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基于多尺度分解的ELM炉温预测研究 被引量：7

3

作者 崔桂梅 陈荣 +1 位作者 于凯 张勇 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第11期1901-1906,共6页

高炉数据的采样频率和各相物质的滞留时间不同呈现出多尺度特性,利用某钢铁厂采集的高炉生产数据,建立基于小波多尺度分解的极限学习机(ExtremeLearning Machine,ELM)的炉温预测模型。首先采用小波分解将硅含量和铁水温度等高炉过程参... 高炉数据的采样频率和各相物质的滞留时间不同呈现出多尺度特性,利用某钢铁厂采集的高炉生产数据,建立基于小波多尺度分解的极限学习机(ExtremeLearning Machine,ELM)的炉温预测模型。首先采用小波分解将硅含量和铁水温度等高炉过程参数的平稳时间序列分解为3个不同频率的细节信号和一个逼近信号;然后分别对每个细节信号和逼近信号建立ELM的子预测模型,将子模型的结果进行叠加,最终获得炉温的预测结果,并与其它预测模型进行比较;提出基于预测误差的概率密度函数的模型评价指标,该指标准确直观地反应了模型预测效果。仿真结果表明,该预测模型解决了多种采样频率的问题,其运算速度和预测精度大大提高,可为炉况的综合评价提供重要依据。 展开更多

关键词 多尺度 小波分解 极限学习机 炉温预测 概率密度

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城市固体废物焚烧过程炉温的鲁棒加权异构特征集成预测模型

4

作者 郭京承 严爱军 汤健 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期121-131,共11页

针对城市固体废物(Municipal solid waste,MSW)焚烧过程,数据具有异常值和特征变量维度高时,炉温预测模型的准确性和泛化能力欠缺的挑战性问题,提出一种鲁棒加权异构特征集成建模方法,用于建立城市固体废物焚烧过程炉温预测模型.首先,... 针对城市固体废物(Municipal solid waste,MSW)焚烧过程,数据具有异常值和特征变量维度高时,炉温预测模型的准确性和泛化能力欠缺的挑战性问题,提出一种鲁棒加权异构特征集成建模方法,用于建立城市固体废物焚烧过程炉温预测模型.首先,依据焚烧过程机理将高维特征变量划分为异构特征集合,并采用互信息和相关系数综合评估每组异构特征集合的贡献度;其次,采用基于混合t分布的鲁棒随机配置网络(Stochastic configuration network,SCN)构建基模型,同时确定训练样本的惩罚权重;最后,设计一种鲁棒加权负相关学习(Negative correlation learning,NCL)策略,实现基模型的鲁棒同步训练.使用国内某城市固体废物焚烧厂的炉温历史数据,对该方法进行测试.测试结果表明,该方法建立的炉温预测模型在准确性和泛化能力方面具有优势. 展开更多

关键词 城市固体废物焚烧 炉温预测 异构特征集成 鲁棒建模 随机配置网络

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富氧焙烧炉炉温先进控制的研究与应用

5

作者 杨义磊 魏发宏 +3 位作者 张飞 虞垚 黄珊 沈翠莲 《中国冶金》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期82-91,共10页

锌精矿富氧焙烧炉高效、安全、稳定运行的关键是控制好炉温。炉温控制受多个变量影响,存在回路难以投自动、炉温波动幅度大、劳动强度大的问题。基于工艺流程分析识别操作变量、干扰变量、被控变量和约束变量,以装置历史运行数据为数据... 锌精矿富氧焙烧炉高效、安全、稳定运行的关键是控制好炉温。炉温控制受多个变量影响,存在回路难以投自动、炉温波动幅度大、劳动强度大的问题。基于工艺流程分析识别操作变量、干扰变量、被控变量和约束变量,以装置历史运行数据为数据集,通过子空间辨识算法构建模型预测控制器并验证其准确性,从而建立焙烧炉炉温先进控制系统。以炉床面积109 m^(2)、炉床处理能力7.8 t/(m^(2)·d)的焙烧炉为研究对象,对比系统投运前后数据,发现系统投运后焙烧炉炉温波动明显下降,炉温标准差下降了36.64%;炉温实现了卡边控制,其控制范围从±25℃下降到±10℃。该系统可用性强,投运率为98.69%;操作员操作频次降低98.35%,劳动强度得以降低;抗干扰能力有所加强、装置处理量提升0.22%、经济效益增加190.98万元/a。研究表明,锌冶炼富氧焙烧炉炉温先进控制系统提升了装置自动化水平、提高了焙烧炉运行效能、降低了人员劳动强度,达到挖潜增效的目的,并为先进控制技术在焙烧炉炉温控制的工业应用和推广提供理论支撑,具有一定的实践意义。 展开更多

关键词 富氧焙烧 焙烧炉炉温 先进控制 模型预测 挖潜增效

原文传递

专家系统在湘钢4#高炉的应用 被引量：1

6

作者 曾燕飞 李小伟 《冶金丛刊》 2006年第4期27-30,共4页

本文介绍了湘钢4#高炉的冶炼专家系统的构成、软硬件组态及其配置,对专家系统在炉温预测控制、高炉操作炉型管理两大部分的功能及其应用情况进行了概述。该系统可以监控和预测炉温和炉况,并能针对异常炉温和炉况进行报警和提出调控建议... 本文介绍了湘钢4#高炉的冶炼专家系统的构成、软硬件组态及其配置,对专家系统在炉温预测控制、高炉操作炉型管理两大部分的功能及其应用情况进行了概述。该系统可以监控和预测炉温和炉况,并能针对异常炉温和炉况进行报警和提出调控建议,减轻了工人的劳动强度,为高炉工艺提供了指导,同时提高了高炉寿命。 展开更多

关键词 高炉 专家系统 炉温预测 操作炉型管理

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基于IPSO-SVR的水泥分解炉温度预测模型研究 被引量：5

7

作者 金星 徐婷 冷淼 《现代电子技术》 北大核心 2017年第9期148-151,共4页

为建立稳定可靠的分解炉温度预测模型,结合与分解炉温度密切相关的几个主要运行参数,提出一种粒子群参数优化的支持向量回归机算法(PSO-SVR),并在粒子群算法中引入自适应惯性权重的思想,构建出分解炉温度预测模型。与未改进的模型进行... 为建立稳定可靠的分解炉温度预测模型,结合与分解炉温度密切相关的几个主要运行参数,提出一种粒子群参数优化的支持向量回归机算法(PSO-SVR),并在粒子群算法中引入自适应惯性权重的思想,构建出分解炉温度预测模型。与未改进的模型进行仿真对比实验,实验结果表明,该IPSO-SVR模型具有较佳的预测能力,预测相关系数达到0.707 5,温度预测误差绝对值不超过7℃,误差率在0.8%以内。 展开更多

关键词 分解炉温度 粒子群算法 惯性权重 支持向量回归机 预测模型

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基于燃料比最优的高炉喷煤设定值多目标优化 被引量：4

8

作者 崔桂梅 吕明远 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第10期4022-4028,共7页

为了降低高炉炼铁的能耗,节约成本,将高炉炼铁过程信息、专家经验与智能模型相结合,提出基于燃料比最优的高炉喷煤设定值多目标优化方案。以燃料比最优为优化目标,炉温预测指标为约束条件,喷煤量为决策变量,采用基于K-均值聚类的径向基... 为了降低高炉炼铁的能耗,节约成本,将高炉炼铁过程信息、专家经验与智能模型相结合,提出基于燃料比最优的高炉喷煤设定值多目标优化方案。以燃料比最优为优化目标,炉温预测指标为约束条件,喷煤量为决策变量,采用基于K-均值聚类的径向基神经网络建立多目标优化模型,并通过基于NSGA-Ⅱ算法的多目标优化方法,获取尽可能使多个目标同时达到最优的Pareto最优解。结果表明,该优化方案可以在保证炉温良好的前提下,决策出使燃料比达到最优的喷煤设定值,大大降低能耗,节约成本。不仅为高炉实际生产提供操作指导,也为高炉冶炼的优化运行奠定了基础。 展开更多

关键词 燃料比最优 喷煤设定值 炉温预测 NSGA-Ⅱ算法 多目标优化

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基于最小二乘支持向量机的锅炉炉膛温度在线预测 被引量：3

9

作者 金秀章 魏琳 王真 《热力发电》 CAS 北大核心 2016年第7期93-97,共5页

针对火电厂锅炉炉膛温度具有非线性、耦合性的特点,提出一种基于最小二乘支持向量机的炉膛温度在线软测量模型。依据替代思想及矩阵理论对炉膛温度离线软测量模型进行校正,在线预测时无需重新训练,既提高了预测精度,又降低了计算复杂度... 针对火电厂锅炉炉膛温度具有非线性、耦合性的特点,提出一种基于最小二乘支持向量机的炉膛温度在线软测量模型。依据替代思想及矩阵理论对炉膛温度离线软测量模型进行校正,在线预测时无需重新训练,既提高了预测精度,又降低了计算复杂度。应用该方法对某300 MW机组锅炉炉膛折焰角截面中心温度进行在线预测,其在线预测结果与实际值相符,预测相对误差小于0.02%,预测效果较好。该方法为屏式过热器入口温度的预测及各受热面的安全性提供了依据。 展开更多

关键词 锅炉 炉膛温度 实时预测 最小二乘支持向量机 在线软测量模型

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基于多模型智能组合算法的锅炉炉膛温度建模 被引量：2

10

作者 唐振浩 张宝凯 +2 位作者 曹生现 王恭 赵波 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第A02期301-310,共10页

炉膛温度是表征锅炉燃烧状态的重要参数,但是影响炉膛温度的参数多、机理复杂,导致难以建立准确的预测模型。针对这一问题,提出一种多模型智能组合算法(multi-model intelligent combination algorithm, MICA)实现对炉膛温度的建模预测... 炉膛温度是表征锅炉燃烧状态的重要参数,但是影响炉膛温度的参数多、机理复杂,导致难以建立准确的预测模型。针对这一问题,提出一种多模型智能组合算法(multi-model intelligent combination algorithm, MICA)实现对炉膛温度的建模预测。首先,对实际运行生产数据进行小波降噪,并结合机理分析和分类回归树(classification and regression tree,CART)算法选取预测模型输入参数。然后,通过多种数据驱动方法构建锅炉炉膛温度预测模型。最后,采用决策树C4.5算法建立多模型智能组合预测模型。基于实际生产数据的实验结果表明,所提出算法能够建立准确的炉膛温度预测模型。 展开更多

关键词 数据驱动 炉膛温度 小波 智能组合 算法 模型 预测

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水冷壁气化炉温度监控软件及其应用 被引量：1

11

作者 杨玉辉 郭晓镭 许建良 《自动化与仪表》 2020年第8期56-61,共6页

针对水冷壁气化炉内温度无法测量的难点,采用炉温监控软件对工业运行气化炉开展了监控运行与研究;分析了蒸汽产量与气化炉温度、壁面熔渣流动特性的影响规律,讨论了煤质对温度监测的影响。结果表明,水冷壁面蒸汽产量越大,气化炉操作温... 针对水冷壁气化炉内温度无法测量的难点,采用炉温监控软件对工业运行气化炉开展了监控运行与研究;分析了蒸汽产量与气化炉温度、壁面熔渣流动特性的影响规律,讨论了煤质对温度监测的影响。结果表明,水冷壁面蒸汽产量越大,气化炉操作温度越高,二者之间为非线性关系;气化炉水冷壁表面液态熔渣流动黏度、固态熔渣厚度和总渣层厚度随水蒸汽产量增大呈指数减小。通过水冷壁蒸汽产量来判断气化炉温度时,需要考虑煤种特性的影响。 展开更多

关键词 监控软件 水冷壁 气化炉 炉温预测 炉温特点

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专家系统在湘钢4#高炉的应用

12

作者 曾燕飞 李小伟 《自动化信息》 2006年第5期58-60,共3页

本文介绍了湘钢4#高炉冶炼专家系统的构成、软硬件组态及其配置，对专家系统在炉温预测控制、高炉操作炉型管理两大部分的功能及其应用情况进行了概述。该系统可以监控和预测炉温和炉况，并能锌对异常炉温和炉况进行报警和提出调控建议... 本文介绍了湘钢4#高炉冶炼专家系统的构成、软硬件组态及其配置，对专家系统在炉温预测控制、高炉操作炉型管理两大部分的功能及其应用情况进行了概述。该系统可以监控和预测炉温和炉况，并能锌对异常炉温和炉况进行报警和提出调控建议。减轻了工人的劳动强度。为高炉工艺提供了指导，同时延长了高炉寿命。 展开更多

关键词 高炉 专家系统 炉温预测 操作炉型管理

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基于SOA-ELM的水泥分解炉温度预测

13

作者 王盛慧 王金有 《中国测试》 北大核心 2017年第8期91-94,共4页

在变工况的水泥生产过程中,为预知风、煤、料的投入量,提出一种基于人群搜索算法(SOA)优化极限学习机(ELM)的水泥分解炉温度预测模型。采用现场数据,选取相关因素,用ELM建立预测模型,通过SOA对ELM的输入输出权值进行动态寻优,克服其初... 在变工况的水泥生产过程中,为预知风、煤、料的投入量,提出一种基于人群搜索算法(SOA)优化极限学习机(ELM)的水泥分解炉温度预测模型。采用现场数据,选取相关因素,用ELM建立预测模型,通过SOA对ELM的输入输出权值进行动态寻优,克服其初始权值的随机性,实现分解炉温度的预测。与未优化权值的ELM模型和利用粒子群算法(PSO)优化的ELM模型进行仿真对比,实验表明该SOA-ELM模型具有更佳的预测能力。在隐层节点数为9时,该模型的预测值与真实值的平均相对误差为0.004 5%。该模型的建立,可为后期的分解炉温度控制提供依据。 展开更多

关键词 水泥分解炉温度 预测模型 人群搜索算法 极限学习机

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炉温预报系统中参数滞后时间的相关性分析

14

作者 熊杰 雷治军 《许昌学院学报》 CAS 2008年第2期9-11,共3页

采用非线性回归方法分析在炉温判断、预报及操作指导系统中参数的确定及影响炉温的滞后时间,结合实际讨论在炉温判断中各参数与炉温的相关性,并在采样周期方面进行了不同尝试,仿真结果与经验数据比较达到了较好地吻合.

关键词 炉温预报 工艺参数 滞后时间 相关性分析

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油田注汽锅炉结垢条件下安全与经济性评价 被引量：3

15

作者 袁鹏 《长江大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第9期34-39,共6页

为降低结垢后注汽锅炉的能耗且有效指导锅炉运行,建立了盐垢沉积模型与锅炉热力学计算相结合的仿真平台,并用实际数据验证其正确性,从而实现在线预测变工况下注汽锅炉存在盐垢时的系统压降、气耗、炉管壁温、蒸汽干度、热效率。以炉管... 为降低结垢后注汽锅炉的能耗且有效指导锅炉运行,建立了盐垢沉积模型与锅炉热力学计算相结合的仿真平台,并用实际数据验证其正确性,从而实现在线预测变工况下注汽锅炉存在盐垢时的系统压降、气耗、炉管壁温、蒸汽干度、热效率。以炉管蠕变的极限温度作为锅炉安全运行的预警值从而提高其运行管理。结果表明,当单因素改变锅炉运行工况时,即注汽干度增大或给水压力减小或给水量减小时,垢层厚度的最大允许值都会逐渐增大;同工况下(给水量20t/h,给水压力10.5~14.5MPa)随着垢层厚度的增加(0~2mm)锅炉年气耗增量和燃料费都会大幅度增加,从经济性考虑应尽量避免低压运行;炉管壁温变化量可作为判断注汽锅炉结垢的第一选择,系统压降变化量可作为辅助判据。 展开更多

关键词 注汽锅炉 安全运行 热效率 炉管壁温 在线预测

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炉温预报系统中参数滞后时间的研究 被引量：2

16

作者 王伟 智西湖 范刚龙 《武汉理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期63-64,108,共3页

对炉温判断、预报及操作指导系统中的参数的确定及影响炉温滞后时间进行了研究。结合实例,采用非线性回归方法对各参数与炉温相关性进行了分析,并在采样周期方面进行不同尝试,通过计算机仿真,与经验数据进行了比较。

关键词 炉温预报 工艺参数 滞后时间 相关性分析

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