【摘 要】
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本文选用T-S型模糊神经网络以热平衡为数学依据对LF内温度建模.在分析某钢厂现场的操作情况和工艺流程的基础上,确定了网络结构并建立了钢液温度的预测模型.模型网络有7个输
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本文选用T-S型模糊神经网络以热平衡为数学依据对LF内温度建模.在分析某钢厂现场的操作情况和工艺流程的基础上,确定了网络结构并建立了钢液温度的预测模型.模型网络有7个输入和一个输出.利用模型对现场采集的数据进行离线和在线预测,平均误差小于5℃,虽然有些误差比较大,但误差分布多在3~5℃踏之间,预测的精度较高.在假定某些因素不变的情况下对网络模型进行验证,网络模型能够反映工艺的真实情况.比方说,在其它因素不变时,功率和电流电压增大,通过模型所预测的温度升高,冷却水流量和吹氩量变大时,通过模型所预测的温度降低等.此外,模型利用c语言实现,程序安装在工控机上对LF整个过程实施温度预报.
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