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基于人工神经网络的贫化电炉计算机监督控制系统研制及应用

Development of Computer Supervisory Control System on the Electric Furnace forCleaning Slag Based on Artificial Neural Networks and Its Application
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摘要 　将人工神经网络和经典控制技术有机结合,开发了贫化电炉计算机监督控制系统。采用前向多层人工神经网络学习出贫化电炉渣含钴与渣中Fe/SiO2关系模型,并优化出最佳Fe/SiO2;采用BP网络对产出物成分进行预测;采用改进的Hopfield网络对物料进行优化计算。优化结果用来修改现场控制器的设定参数;用现场模拟控制系统直接控制贫化电炉。 No abstract available
作者 董超俊 刘智勇
机构地区 西安交通大学电子与信息工程学院 广东五邑大学信息学院
出处 《化工自动化及仪表》 EI CAS 北大核心 2004年第2期21-23,共3页 Control and Instruments in Chemical Industry
关键词 计算机监督控制系统 神经网络 优化 贫化电炉 computer supervisory control system neural networks optimization electric furnace for cleaning slag
分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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参考文献16

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共引文献105

化工自动化及仪表
2004年 第2期

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