碳硅分析儀

新聞分類

產品分類

聯系我們

大連瑞晨冶金科技發展有限公司

電話/傳真:0411-86465543

手機:13940860700   

            13804955096

Q  Q:813672017

網址:www.ssc535.cn

地址:大連市甘井子區榆石街40號


近幾年來,鐵水測溫儀都取得了哪些進步

您的當前位置: 首 頁 >> 新聞中心 >> 行業新聞

近幾年來,鐵水測溫儀都取得了哪些進步

發布日期:2017-03-28 00:00 來源:http://www.ssc535.cn 點擊:

近幾年來,鐵水測溫儀都取得了哪些進步    




    關分析,確定爐溫的主要影響因素,再根據時間序列原理,對爐溫序列的動態特性進行分析,建立由各種影響因素混合構成的爐溫預測控制的傳遞函數模型。  實踐表明,在爐況比較穩定的情況下,時間序列模型在高爐現場使用過程中具有一定的命中率。然而當爐況波動較大時,時間序列模型難以正確地反映高爐冶煉過程爐溫發展的變動方向和劇烈波動狀態。 基于神經網絡的高爐鐵水預測模型  近幾年神經網絡技術被引入到爐溫辨識中。如英鋼聯開發的爐溫檢測模型、瑞典鋼鐵公司呂勒奧廠開發的爐溫檢測模型和比利時馬里蒂姆鋼鐵公司開發的爐溫檢測模型。國內也出現了大量利用神經網絡預報爐溫的報道。秦斌、王欣和吳敏利用RBF神經網絡對爐溫進行了預報;劉芳、曹秀英等人選擇的5項輔助變量:風量、風溫、 透氣性、料速和噴煤速率,



     大連鐵水測溫儀運用RBF神經網絡對邯鋼7號高爐鐵水溫度進行了預測,現場采樣數據的計算結果表明本模型的平均誤差在0.5%,精度達到了預期的目標,在高爐實際生產中具有應用價值。曾燕飛、李小偉利用BP網絡和湘鋼4#高爐的生產數據進行了仿真預測爐溫;肖伸平、吳敏、劉代飛采用結合小波包分析的特征提取及神經網絡的非線性映射等特性的小波神經網絡系統,實現高爐爐溫預報和控制,獲得較高的預報精度。  但是此種方法也有一定的局限性:應用不同的訓練樣本集得到的網絡性質不盡相同,對同一檢驗樣本的計算結果也不盡一致。同時,沒有其他先驗知識時,解決問題的信息全部從訓練樣本得到,能達到的最好效果取決于樣本的數量與質量。因此,上述各類神經網絡預報系統,大多數都是離線預報,進行了仿真試驗,但是真正用于在線預報的系統很少。


鐵水測溫儀


相關標簽:鐵水測溫儀

最近瀏覽:

在線客服
二維碼

掃描二維碼

分享
歡迎給我們留言
請在此輸入留言內容,我們會盡快與您聯系。
姓名
聯系人
電話
座機/手機號碼

備案圖標.png遼公網安備 21021102000106號

日韩v,韩国三级毛片,欧美思,国产精品免费在线观看