資料介紹
針對燒結(jié)礦FeO 含量存在的非線性、隨機性和不確定性的特點,提出了基于RBF 神
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FeO 含量測量模型,將燒結(jié)斷尾圖像特征和主要操作工藝參數(shù)等多種數(shù)據(jù)進行融合,對FeO 含量進行在線預(yù)報,并開發(fā)了“燒結(jié)礦FeO 含量在線智能檢測系統(tǒng)”。應(yīng)用表明該模型計算量小、精度高,算法實用簡單,達到了理想效果。
燒結(jié)礦FeO 含量是評價燒結(jié)生產(chǎn)的一項綜合指標,合理控制FeO 含量有利于降低燒結(jié)
能耗,改善燒結(jié)礦的還原性。因此,對燒結(jié)礦中FeO 含量的檢測和控制對燒結(jié)生產(chǎn)有著十分重要的意義。當前,燒結(jié)礦FeO 含量的檢測方法主要有:化學分析法、廢氣分析法、燒結(jié)機尾觀察法和燒結(jié)參數(shù)數(shù)值分析法。化學分析法需要人工提取燒結(jié)礦樣本進行化學分析,結(jié)果精確但不能做到實時檢測。廢氣分析法通過對燒結(jié)尾氣成分含量進行分析來估計FeO含量,該方法也需要人工取樣,且容易受到外界因素干擾,結(jié)果誤差大。燒結(jié)機尾觀察法可分為看火工觀察法和基于機器視覺方法[1],二者都是通過對燒結(jié)機尾斷面圖像進行分析,從而估計FeO 含量。燒結(jié)參數(shù)數(shù)值分析法是通過對影響燒結(jié)過程中各個參數(shù)進行分析,建立數(shù)學模型,對FeO 含量進行預(yù)測。
燒結(jié)過程的復(fù)雜性質(zhì)和系統(tǒng)的灰色性,決定了FeO 含量很難用準確的數(shù)學模型描述其
現(xiàn)象和過程,燒結(jié)理論和光學CCD 成像理論表明,燒結(jié)礦FeO 含量不僅與燒結(jié)機尾斷面圖像特征有關(guān),同時與燒結(jié)操作工藝參數(shù)也存在著復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。國內(nèi)外在燒結(jié)礦FeO 預(yù)報方面進行了較深入的研究,張石[2]等應(yīng)用燒結(jié)機尾斷面圖像特征值進行FeO 回歸分析,但誤差大;蔣大軍[3]等根據(jù)燒結(jié)操作工藝參數(shù)建立FeO 含量的BP 網(wǎng)絡(luò)模型,該模型命中率高,但是收斂速度慢,很難在線運行。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為一種性能良好的前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有較高的運算速度,能以任意精度全局逼近一個非線性函數(shù),并且是全局最優(yōu)。為此,本文通過RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將主要工藝參數(shù)和圖像特征進行融合,對FeO 含量進行在線預(yù)報。針對某鋼鐵集團公司煉鐵廠六號燒結(jié)機開發(fā)了“燒結(jié)礦FeO 含量在線智能檢測系統(tǒng)”。應(yīng)用表明,該模型運行速度快,命中率高,達到了理想效果。
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FeO 含量測量模型,將燒結(jié)斷尾圖像特征和主要操作工藝參數(shù)等多種數(shù)據(jù)進行融合,對FeO 含量進行在線預(yù)報,并開發(fā)了“燒結(jié)礦FeO 含量在線智能檢測系統(tǒng)”。應(yīng)用表明該模型計算量小、精度高,算法實用簡單,達到了理想效果。
燒結(jié)礦FeO 含量是評價燒結(jié)生產(chǎn)的一項綜合指標,合理控制FeO 含量有利于降低燒結(jié)
能耗,改善燒結(jié)礦的還原性。因此,對燒結(jié)礦中FeO 含量的檢測和控制對燒結(jié)生產(chǎn)有著十分重要的意義。當前,燒結(jié)礦FeO 含量的檢測方法主要有:化學分析法、廢氣分析法、燒結(jié)機尾觀察法和燒結(jié)參數(shù)數(shù)值分析法。化學分析法需要人工提取燒結(jié)礦樣本進行化學分析,結(jié)果精確但不能做到實時檢測。廢氣分析法通過對燒結(jié)尾氣成分含量進行分析來估計FeO含量,該方法也需要人工取樣,且容易受到外界因素干擾,結(jié)果誤差大。燒結(jié)機尾觀察法可分為看火工觀察法和基于機器視覺方法[1],二者都是通過對燒結(jié)機尾斷面圖像進行分析,從而估計FeO 含量。燒結(jié)參數(shù)數(shù)值分析法是通過對影響燒結(jié)過程中各個參數(shù)進行分析,建立數(shù)學模型,對FeO 含量進行預(yù)測。
燒結(jié)過程的復(fù)雜性質(zhì)和系統(tǒng)的灰色性,決定了FeO 含量很難用準確的數(shù)學模型描述其
現(xiàn)象和過程,燒結(jié)理論和光學CCD 成像理論表明,燒結(jié)礦FeO 含量不僅與燒結(jié)機尾斷面圖像特征有關(guān),同時與燒結(jié)操作工藝參數(shù)也存在著復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。國內(nèi)外在燒結(jié)礦FeO 預(yù)報方面進行了較深入的研究,張石[2]等應(yīng)用燒結(jié)機尾斷面圖像特征值進行FeO 回歸分析,但誤差大;蔣大軍[3]等根據(jù)燒結(jié)操作工藝參數(shù)建立FeO 含量的BP 網(wǎng)絡(luò)模型,該模型命中率高,但是收斂速度慢,很難在線運行。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為一種性能良好的前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有較高的運算速度,能以任意精度全局逼近一個非線性函數(shù),并且是全局最優(yōu)。為此,本文通過RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將主要工藝參數(shù)和圖像特征進行融合,對FeO 含量進行在線預(yù)報。針對某鋼鐵集團公司煉鐵廠六號燒結(jié)機開發(fā)了“燒結(jié)礦FeO 含量在線智能檢測系統(tǒng)”。應(yīng)用表明,該模型運行速度快,命中率高,達到了理想效果。
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