神经网络模糊算法在铜精炼燃气流量实测系统中的应用

铜火精炼过程中需要燃气气流参数,但因气流检测容易受到环境噪声的影响,不利于传感器的工作,存在信息采集不全面,误差较大的缺点。通过采用基于神经网络的模糊算法,并就其中存在的问题进行了深入研究工作,提高了传感器采集数据的准确性。同时,对数据测量、传感器调校及输入数据的准确性进行了讨论并对燃气密度和压差的影响进行了分析。以质量流量计为参考标准,以函数模糊运算校对传感器的准确性,在神经网络的信息融合算法的帮助下,进行有效性模糊综合评判,误差控制在2.75%以内,能够满足系统要求。