【摘 要】
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针对选煤厂配煤系统存在的原煤配比值稳定性差、难以满足配煤现场生产需求、对人工经验依赖性较强等问题,设计了基于RBF神经网络智能预测配比模型。在分析原煤智能配比模型及
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针对选煤厂配煤系统存在的原煤配比值稳定性差、难以满足配煤现场生产需求、对人工经验依赖性较强等问题,设计了基于RBF神经网络智能预测配比模型。在分析原煤智能配比模型及原则的基础上,给出配煤优化方案,对选煤厂180组配煤典型采样数据进行分析并完成自学习与预测。对采用原煤智能配比模型的精煤灰分、精煤硫分进行仿真分析,分析结果表明,该原煤智能配比模型能够将精煤的灰分、硫分控制在目标值的设定范围内,振荡较小,能够满足选煤厂配煤实际生产需求。
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