炉温预测

作品数：30被引量：87H指数：7
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基于周期配准和趋势分解的多关联高炉炉温预测被引量：1
《冶金自动化》2024年第2期74-83,共10页张亚娴 张森 杨永亮 肖文栋 
国家自然科学基金项目(62173032,61903028);北京市自然科学基金项目(J210005);广东省基础与应用基础研究基金(2022A1515140109)。
高炉煤气流可表征高炉炉况运行状态,而十字测温温度反映了高炉煤气流的分布状态。本文提出了一种基于周期配准与季节性趋势分解(seasonal and trend decomposition using loess, STL)的多变量关联高炉十字测温温度动态建模方法,以提高...
关键词：高炉十字测温 周期划分 周期配准 稳健型季节性趋势分解 多关联时序预测 
基于投影小波变换加权孪生支持向量机的加热炉炉温预测被引量：1
《冶金自动化》2024年第1期37-44,共8页孙文锴 高闯 于政军 
辽宁省科技厅博士科研启动基金计划项目(2021-BS-244)。
加热炉炉温预测可以确保在正常生产过程中炉温和钢坯温度的稳定性,降低能耗,这对于提高生产效率和优化能源利用具有重要意义。针对加热炉炉温控制耦合参数众多,温度控制受到各种干扰因素的影响,其变化具有复杂的非线性特征,且响应速度...
关键词：轧钢 加热炉 炉温预测 投影小波变换加权孪生支持向量机 
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
《自动化学报》2024年第1期121-131,共11页郭京承 严爱军 汤健 
国家自然科学基金(62373017,62073006);北京市自然科学基金(4212032)资助。
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,...
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 
基于KNN-LSTM神经网络模型的炉温预测
《电脑知识与技术》2023年第18期26-29,共4页骆文辉 
安徽省科技重大专项:跨模态知识驱动的建材领域协同制造与管理平台(编号:202003a05020058)。
以产线传感器回传数据为基础,根据时间序列对历史数据趋势高度依赖的特点,考虑时间节点之间的相关性,通过Gaussian_KNN(高斯加权的K最邻近法)对回转窑分解炉温度上下游参数的历史数据进行赋权,再传入含有LSTM(长短期记忆神经网络)的Sequ...
关键词：回转窑 炉温 KNN-LSTM(K-NearestNeighbor Long Short-Term Memory) 神经网络模型 预测 
基于多尺度分解的ELM炉温预测研究被引量：7
《控制工程》2020年第11期1901-1906,共6页崔桂梅 陈荣 于凯 张勇 
国家自然科学基金资助项目(61763039)。
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...
关键词：多尺度 小波分解 极限学习机 炉温预测 概率密度 
水冷壁气化炉温度监控软件及其应用被引量：2
《自动化与仪表》2020年第8期56-61,共6页杨玉辉 郭晓镭 许建良 
国家重点研发计划项目(2018YFC0808500);国家自然科学基金项目(21878082)。
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...
关键词：监控软件 水冷壁 气化炉 炉温预测 炉温特点 
基于燃料比最优的高炉喷煤设定值多目标优化被引量：4
《科学技术与工程》2020年第10期4022-4028,共7页崔桂梅 吕明远 
国家自然科学基金(61763039)。
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...
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 
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：12
《化工自动化及仪表》2018年第8期590-594,共5页薛美盛 方醒 闵天 秦宇海 
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...
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 
基于遗传算法的BP神经网络对高炉炉温的预测被引量：1
《山东工业技术》2018年第10期146-146,共1页汤启友 
本文为基于遗传算法优化的BP神经网络对高炉炉温的预测。从机理上求解冶炼过程的混合动力学方程组最优解是尚未解决的数学难题,BP神经网络能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数,因此采用BP神经网络进行炉温预测。对于BP神经网络输出的...
关键词：遗传算法 BP神经网络 炉温预测 
基于粒子群神经网络的高炉炉温预测被引量：12
《电子测量技术》2018年第3期42-45,共4页刘景艳 张伟 
国家自然科学基金(U1504623)项目资助
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...
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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