文档介绍：摘要菪〔ǚ治隼砺酆托〔ㄉ窬缋砺郏⒃谙喙匮芯砍晒幕对于链篦机一回转窑这样多变量、非线性、变量间高度耦合的复杂工业生产过程,很难通过建立精确的数学模型来进行分析与研究;而且,随着计算机技术和检测技术的迅速发展,在球团生产过程中存有大量的运行数据,这些高度冗余的数据显然包含了系统热工制度与最终产品质量之间的隐含对应关系。如果能把这种隐含关系找出来,并建立一个球团质量预测系统用于指导氧化球团生产,将十分有意义。然而,高维数据包含的大量冗余信息给数据分析带来了困难。因此,对高维数据进行数据分析时,必须先对原始数据进行降维处理。以多变量投影方法一一主成分分析核心的多变量数据降维技术可以有效地解决这些问题。然而,对于存在严重非线性的工业生产过程,治鼋峁床尽人意,而非线性主成分分析法却可以起到很好的效果。小波神经网络是小波分析和神经网络的结合,正是由于其引入了小波神经元的伸缩和平移因子,因此具有更好的函数逼近能力,它已被证明对于克服其它神经网络收敛性不好的缺陷有明显的优势。然而,当网络模型输入变量维数过高,网络模型过于复杂时,往往导致网络训练精度下降,建模效果变差。本论文结合了非线性主成分分析和小波神经网络的优点,并根据对球团生产工艺与球团理论的学习与理解,提出、建立并开发了一种基于非线性主成分分析一自调节小波神经网络的球团质量预测系统。本论文主要工作如下:础上,提出了一个自调节小波神经网络模型。萘大骰刈Rで蛲欧ㄉ碳扒蛲爬砺郏⒄攵粤大骰回转窑工艺段的多变量、非线性、变量间高度耦合的特点,提出了基于—的球团质量预测系统的建模思想与优化方法。利用法对网络的输入因子数进行优化与约简,以简化网络的复杂度。A酥っ鹘7椒ǖ挠行圆⒆魑1冉希疚幕菇⒘艘桓龌—的球团质量预测模型,并从鞍钢集团弓长岭矿业公司球团二厂现场采集数据进行预处理、训练、预测试验及比较。试验结果显示:—模型的预测效果好于—模型的预测效果,达到现噩宁科技大学硕士论文
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关键词:链篦机一回转窑,质量预测,非线性主成分分析,自调节小波神经网络疚母軳狝P驮恚⒔柚荽砣砑分采用编写,并详细介绍了和联合编程的思想及实现场容许要求。⒘搜趸蛲胖柿吭げ庀统,算法部分采用编写,而算法及软件界面实现部方法。开发的系统用户界面友好,便于操作,基本实现了预测功能,具有一定的应用价值。辽宁科技大学硕士论又摘要Ⅱ
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签名:—卜导师签名:宁獬鮈嗍:彳掣独创性声明关于论文使用授权的说明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得辽宁科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料,与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解辽宁科技大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅:学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑
蒜第一章绪论课压研究背景速发展。据统计,在世界炉料的新增产髓中,球团产能得到明显的提高。外,国家产业政策也鼓励大力发展球团经济。在《.年冶金科技近年来,随着高炉日益大型化、现代化,对入炉炉料提出的要求也越来越高,高炉合理炉料结构也越来越受重视。理论与研究均表明,酸性球团矿与高碱度烧结矿的有效搭配,可以构成高炉合理的炉料结构,可使高炉利用系数提高、焦比降低⋯。所以,高炉所需的烧结矿和球团矿等人造富矿,是我国高炉炉料结构的发展方向,这就促进了我国球团矿生产的迅而在我国,目前球团生产产家有二十多家,球团矿的年产球团量已达万吨以上,我国近年来球团产量如图所示。尽管我国球团矿产量逐年增加,但是仍然满足不了炼铁生产对球团矿的需求。据统计,年我国生铁产量已达亿吨,如按高炉入炉炉料%~%为酸性炉料计算,留年份年需酸性炉料近诙肿笥摇6嵝月系闹饕@丛淳褪乔蛲趴螅杉国球团矿的缺很大,与冶金行业的发展还不相适应。因此,增加氧化球团生产能力,改善高炉炉料结构,提高球团矿比例成为一种发展趋势。此发展指南》中明确提出了实现“十五”炼铁科技发展目标的措施和对策,其中指出“要从选矿、烧结、球团、炼焦各方面采取措施,提高高炉精料水平,特别是要进一步提高入炉矿品位,在大量喷煤、降低焦比的情况下,高炉料柱透气性恶化,为了保持炉况顺行,必须大幅度提高入炉品位,降低渣量,要大力发展球团生产,建立商品球团生产基地,提高熟料中球团的配比,球团配比要从目前不足%提高