Flux-measuring approach of high temperature metal liquid based on BP neural networks

HU Yan-yu; GUI Wei-hua; LI Yong-gong

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Flux-measuring approach of high temperature metal liquid based on BP neural networks

机译：基于BP神经网络的高温金属液体通量测量方法。

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A soft-measuring approach is presented to measure the flux of liquid zinc with high temperature and causticity. By constructing mathematical model based on neural networks, weighing the mass of liquid zinc, the flux of liquid zinc is acquired indirectly, the measuring on line and flux control are realized. Simulation results and industrial practice demonstrate that the relative error between the estimated flux value and practical measured flux value is lower than 1.5%, meeting the need of industrial process.

机译：提出了一种软测量方法来测量高温和苛性条件下液态锌的通量。通过建立基于神经网络的数学模型，权衡液态锌的质量，间接获得液态锌的通量，实现在线测量和通量控制。仿真结果和工业实践表明，估算的通量值与实际测得的通量值之间的相对误差低于1.5％，满足了工业过程的需求。

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来源
《Journal of Central South University of Technology》 |2003年第3期|p.244-247|共4页
作者
HU Yan-yu; GUI Wei-hua; LI Yong-gong;
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作者单位

School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类矿业工程;
关键词
flux; high temperature metal liquid; flux-measuring; neural networks;

机译：通量;高温金属液体;通量测量;神经网络;

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