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基于动态神经网络的高炉炉壁不完备温度检测信息软测量方法  
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【英文篇名】 A soft-sensing method for missing temperature information based on dynamic neural network on BF wall
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【作者】 安剑奇; 彭凯; 曹卫华; 吴敏;
【英文作者】 AN Jianqi; PENG Kai; CAO Weihua; WU Min; School of Automation; China University of Geosciences; School of Information Science and Engineering; Central South University;
【作者单位】 中国地质大学(武汉)自动化学院; 中南大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 化工学报 , CIESC Journal, 编辑部邮箱 2016年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 高炉; 温度; 软测量; 神经网络; 模型; 热力学;
【英文关键词】 blast furnace; temperature; soft-sensing; neural networks; model; thermodynamics;
【摘要】 针对高炉炉壁温度检测系统中由于传感器故障导致的检测信息不完备问题,提出一种基于动态神经网络的不完备检测信息软测量方法。首先,依据高炉结构和炉壁温度传感器位置分布建立温度传感器位置描述模型和分区域温度检测模型;其次,根据热传递学分析炉壁分区域温度检测模型中各个传感器之间存在的相关性,并采用最大互信息非参统计量方法从传感器检测序列上定量的计算分区域温度检测模型中各传感器间的相关度;最后,依据相关性分析结果,结合温度传递规律,提出炉壁不完备温度检测信息软测量模型,采用Elman神经网络对模型的结构和参数进行辨识。通过高炉冶炼现场采集的数据仿真计算表明,提出的方法具有较好的准确度与检测精度,能够满足现场的检测精度要求,具备广泛的应用价值。
【英文摘要】 For the missing information problem caused by faulted temperature sensor in temperature detecting system on blast furnace(BF) wall, a soft-sensing method based on dynamic neural network is proposed. Firstly, the temperature sensor position model and regional temperature measurement model are built based on the structure of BF. Then, according to heat transfer mechanism, the correlation between temperature sensors in regional temperature measurement model is quantitatively calculated by using maximal informa...
【基金】 国家自然科学基金项目(61203017,61333002); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015349120)~~
【更新日期】 2016-06-03
【分类号】 TF57;TP183
【正文快照】 引言高炉炼铁是钢铁生产过程中关键的一环,高炉长期稳顺运行不仅是产能的重要条件,也是高炉长寿的必要保证[1]。高炉炉壁的温度检测是操作人员掌握炉内物料反应状态、了解炉壁侵蚀情况的重要依据[2]。然而,高炉现场的恶劣生产环境导致炉壁温度传感器频繁出现故障,给操作人员准?

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