【摘 要】
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当今能源与环境问题成为世人关注的焦点,随着铁矿石价格的逐年增长和低碳经济的来临,作为钢铁行业要在竞争激烈的国际市场上生存下去,就必须降低单位产品能耗,减少环境污染。
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当今能源与环境问题成为世人关注的焦点,随着铁矿石价格的逐年增长和低碳经济的来临,作为钢铁行业要在竞争激烈的国际市场上生存下去,就必须降低单位产品能耗,减少环境污染。从而降低生产成本增强企业的综合竞争能力以开阔企业的发展前景。热风炉是钢铁冶炼过程中很重要的热交换装置,而热风炉烧炉控制的好坏直接影响到能源消耗的多少和高炉炉况的稳定。本文分析了天钢炼铁厂2#高炉热风炉现有的燃烧控制方式,主要采取主从PID串级控制,由于煤气流量和空燃比主要是人工手动设定,个人操作手法的不同再加上炉况的不稳定以及一些其他影响因素,控制的效果并不完全令人满意,还有待改进。在比较了现有热风炉控制系统的各控制方法的优缺点后,针对热风炉燃烧系统的特点,对模糊控制、神经网络以及两者的可结合性做了分析介绍,并将模糊控制技术和神经网络相结合,提出了一种基于模糊神经网络的方法用于热风炉燃烧的控制。通过模糊控制对熟练工人的控制经验,以及对通过对大量生产数据的分析所获取的模糊控制应用中的规则进行学习,应用BP神经网络实现对模糊控制规则的实施。实现了通过模糊神经网络对热风炉燃烧的控制。通过在lATLAB软件中进行的仿真实验,结果表明本文的控制方法完全能够达到单位热风炉的控制要求,并且降低了产品的能耗,减轻了工人的劳动强度,为企业创造了效益。
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