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严爱军 (严爱军.) (学者:严爱军) | 柴天佑 (柴天佑.) | 高学金 (高学金.) (学者:高学金) | 王普 (王普.)

收录:

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摘要:

矿石焙烧竖炉燃烧过程空燃比采用定比例控制导致燃烧效率低下并且故障频发,难以适应复杂工况的变化.应用案例推理、神经网络等智能技术,提出了空燃比的智能控制方法.根据当前工况的变化趋势及燃烧过程的故障案例,采用案例推理技术对燃烧过程中的典型故障进行预报,在此基础上,通过神经网络算法实现了空燃比的在线校正.将该方法应用于竖炉焙烧燃烧过程的生产实际中,提高了燃烧温度的控制精度,降低了能耗,且故障发生率明显降低.

关键词:

故障预报 案例推理 燃烧过程 神经网络 空燃比 竖炉

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学电子信息与控制工程学院
  • [ 2 ] 东北大学自动化研究中心
  • [ 3 ] 北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京100022
  • [ 4 ] 沈阳110004
  • [ 5 ] 北京100022

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来源 :

北京工业大学学报

年份: 2008

期: 03

页码: 245-250

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