基于神经网络的煤气回收系统预测控制
来源期刊：工矿自动化2009年第8期
论文作者：卞和营 李宏伟
关键词：钢厂; 转炉; 煤气回收; 神经网络; 模糊控制; 预测控制; steel plant; converter; gas recovery; neural network; fuzzy control; predictive control;
摘 要：针对传统煤气回收系统存在回收效率低、烟气大等问题,文章提出了一种基于神经网络的煤气回收系统预测控制策略,运用神经网络自适应预测控制与模糊控制相结合的方法,对某钢厂转炉煤气回收系统进行了优化.仿真结果表明,神经网络自适应预测炉口煤气涌出量的误差为-5～5 L/h,预测效果较为理想.实际应用表明,采用神经网络自适应预测控制后,煤气平均回收率达到97.5 m3/t,达到了节能降耗、成本低、保护环境的目的.
卞和营1，李宏伟2
(1.平顶山学院,河南,平顶山,467000;
2.河南质量工程职业学院,河南,平顶山,467000)
摘要:针对传统煤气回收系统存在回收效率低、烟气大等问题,文章提出了一种基于神经网络的煤气回收系统预测控制策略,运用神经网络自适应预测控制与模糊控制相结合的方法,对某钢厂转炉煤气回收系统进行了优化.仿真结果表明,神经网络自适应预测炉口煤气涌出量的误差为-5～5 L/h,预测效果较为理想.实际应用表明,采用神经网络自适应预测控制后,煤气平均回收率达到97.5 m3/t,达到了节能降耗、成本低、保护环境的目的.
关键词:钢厂; 转炉; 煤气回收; 神经网络; 模糊控制; 预测控制; steel plant; converter; gas recovery; neural network; fuzzy control; predictive control;
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