基于遗传算法优化BP神经网络的高炉喷煤优化

崔桂梅; 高翠玲; 侯佳; 陈智辉; 马祥

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基于遗传算法优化BP神经网络的高炉喷煤优化

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高炉炼铁是一个复杂的多变量系统,而现行的操作制度是基于炉长经验的参数设置模式,导致能源尤其是煤粉的消耗常常处于“盲目”状态;文章综合炼铁工艺理论和高炉专家经验,针对白云鄂博矿石冶炼的特殊性,采用筛选出的优化数据,利用遗传算法所固有的全局搜索性能优化BP神经网络模型的权值和阈值,分别建立了基于遗传算法优化BP神经网络的高炉喷煤量优化预测模型以及工艺指标(铁水[Si]含量及入炉焦比)预测模型;优化数据的利用使得上述模型可以根据高炉当前炉况输出喷煤量的最佳优化设定值,并预测出相对应的工艺指标变化趋势;实际应用表明,本方法能够给现场操作人员提供操作指导,实现高炉稳定顺行、提高经济效益的目的.

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来源
《计算机测量与控制》 |2015年第5期|1568-15701574|共4页
作者
崔桂梅; 高翠玲; 侯佳; 陈智辉; 马祥;
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作者单位

内蒙古科技大学信息工程学院;

内蒙古包头014010;

内蒙古科技大学信息工程学院;

内蒙古包头014010;

内蒙古科技大学信息工程学院;

内蒙古包头014010;

内蒙古科技大学信息工程学院;

内蒙古包头014010;

内蒙古包头钢联有限责任公司;

内蒙古包头014010;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化系统;
关键词
高炉炼铁; 喷煤优化; 遗传算法; BP神经网络;

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