【摘 要】
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针对高炉现场边缘煤气流发展状态与高炉操作关系不明确问题,本文提出一种基于BP神经网络的边缘煤气流发展指数建模方法,明确了边缘煤气流发展指数与冷风风量以及边缘布料参数
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针对高炉现场边缘煤气流发展状态与高炉操作关系不明确问题,本文提出一种基于BP神经网络的边缘煤气流发展指数建模方法,明确了边缘煤气流发展指数与冷风风量以及边缘布料参数之间数学关系。首先,分析高炉炼铁过程机理,得出影响边缘煤气流发展状况的相关操作因素,并提出衡量边缘煤气流发展状况的边缘煤气流发展指数;其次,鉴于高炉现场生产数据含噪高的特点,采用小波分解方法去除数据噪声干扰;最后,依据分析结果,结合布料机制,建立基于BP神经网络的冷风风量、边缘布料参数与边缘煤气流发展指数数学模型。通过高炉冶金现场采集的数据计算表明,本文提出的边缘煤气流发展指数模型能够很好的描述风量及边缘布料操作对边缘煤气流发展状态间关系。
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