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基于神经网络的真空感应炉终点钢水温度预报

邓长辉 , 王姝 , 王福利 , 桑海峰

钢铁研究学报

针对真空感应炉生产过程中温度测量成本较高及精度较差等不足,建立了基于RBF神经网络的真空感应炉终点钢水温度预报模型.对输入参数作了详细的分析、筛选,并运用聚类算法对该模型进行了训练.结合现场数据进行了学习和预报,预报命中率较高,表明采用该方法可很好地预报钢水温度.

关键词: 真空感应炉 , 神经网络 , 温度预报 , 聚类算法

烧结机点火器燃烧模糊控制及其应用

杨英华 , 郭文军 , 王福利 , 何力

钢铁

为控制烧结点火,综合考虑点火强度、温度对点火质量的影响,提出一种强度主控、温度辅控方案.其中,温度控制器根据实际温度与允许温度偏差,通过模糊推理对强度主控器输出作一定的修正.此外还运用模糊方法对空燃比进行在线寻优.该方法在实际应用中取得了较好的控制效果.

关键词: 烧结点火 , Fuzzy控制 , 空燃比寻优

声学法电站锅炉温度场重建算法的研究与比较

田丰 , 孙小平 , 邓福军 , 邵富群 , 王福利

量子电子学报 doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2003.05.021

为了声学法电站锅炉温度场测量的需要,重点论述了一种利用正则化方法对电站锅炉炉膛温度场进行重建的算法,并与最小二乘法温度场重建算法进行了比较.该算法与最小二乘法温度场重建算法的主要区别是通过在温度场重建中加入火焰先验信息,提高测量数据较少时温度场的重建精度.通过仿真考察了该算法与最小二乘法算法对不同温度分布函数的重建效果,结果表明该算法比最小二乘法温度场重建算法具有较高的重建精度,用该算法可通过较少测量数据快速而较高精度地实现电站锅炉炉膛二维温度场的重建.

关键词: 正则化 , 重建算法 , 二维温度场 , 图像重建

基于GSVM的电弧炉终点预报研究

袁平 , 王福利 , 毛志忠

钢铁研究学报

在电弧炉(EAF)冶炼生产过程中,出钢温度、碳含量和磷含量等终点参数直接关系到后续生产工艺,甚至影响产品质量。准确预报电弧炉的终点参数对降低冶炼成本,提高生产效益具有重要意义。考虑到电弧炉终点参数既受定量因素的影响,又受非定量因素的影响,将GM与LSSVM结合,建立了GSVM预报模型。GM反映炉体自身变化等非定量因素对系统的影响,LSSVM反映各种定量因素的影响,提高了预报精度。该方法具有模型结构简单,建模所需样本数据少,速度快等优点。实践证明,预报结果接近实际值,该方法是切实可行并有效的,可以用于电弧炉炼钢终点预报。

关键词: 终点预报;灰色模型;支持向量机;电弧炉

基于G-SVM的电弧炉终点预报研究

袁平 , 王福利 , 毛志忠

钢铁研究学报

在电弧炉(EAF)冶炼生产过程中,出钢温度、碳含量和磷含量等终点参数直接关系到后续生产工艺,甚至影响产品质量.准确预报电弧炉的终点参数对降低冶炼成本,提高生产效益具有重要意义.考虑到电弧炉终点参数既受定量因素的影响,又受非定量因素的影响,将GM与LS-SVM结合,建立了G-SVM预报模型.GM反映炉体自身变化等非定量因素对系统的影响,LS-SVM反映各种定量因素的影响,提高了预报精度.该方法具有模型结构简单,建模所需样本数据少,速度快等优点.实践证明,预报结果接近实际值,该方法是切实可行并有效的,可以用于电弧炉炼钢终点预报.

关键词: 终点预报 , 灰色模型 , 支持向量机 , 电弧炉

焦炉优化供热模型的研究与应用

陈友文 , 王福利 , 乔成和

钢铁

通过热量平衡关系,找出优化加热量与煤和燃气物理特性等过程变量之间的关系,建立前馈供热模型,并介绍了在酒钢新建的3号焦炉上的应用情况.

关键词: 焦炉 , 模型 , 优化供

基于多支持向量机齿轮钢淬透性预报方法的研究

林平 , 王福利 , 刘浏

钢铁研究学报

由于齿轮钢淬透性与钢的化学成分和组织结构间存在非常复杂的关系,传统方法难以建立准确的预测模型.针对这一问题,提出了一种多支持向量机的建模方法,将影响淬透性的各因素按其相关性进行分类,根据分类结果确定子模型个数和子模型的输入.同时,为保证模型具有更好的拟合精度和泛化能力,在模型的训练中采用遗传算法对支持向量机进行参数寻优.仿真结果表明,采用多支持向量机建立的钢材淬透性预测模型具有更高的预测精度.

关键词: 淬透性 , 预报 , 支持向量机 , 遗传算法 , 齿轮钢

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