基于PSO-BP网络模型的模压时效炉金属温度软测量方法研究

铝合金产品在密闭的时效炉中进行热处理时,实时获取时效金属产品的温度成为工业生产过程中的一大难点。根据可直接检测的时效炉工作室壁温度,建立了基于BP神经网络的模压制品时效炉金属温度预测模型,该模型能够满足一般民用铝合金产品的时效温度预测要求;再通过PSO算法代替梯度向量法对BP网络模型的参数进行优化训练,仿真实验结果表明,PSO-BP网络温度预测模型的精度和泛化能力显著提高,能够满足特种铝合金产品时效处理温度预测的需要。

温度软测量技术在新钢中板生产中的应用

温度是影响生产稳定性和产品质量的关键因素之一,但在实际生产中模型计算或实测均存在困难,为此开发了温度软测量方法。本文介绍了温度软测量方法的原理及计算方法,应用于新钢中板厂,取得了较好效果。

基于SVR的回转窑烧成带温度软测量方法的研究

本文介绍了SVR支持向量机原理,以及基于SVR的回转窑烧成带温度软测量方法并进行了实际验证,充分说明SVR方法的优势,以供同行参考。

工频感应炉温度控制系统的仿真研究

针对某铜业公司立式感应炉内铜液温度过高,不能实时测得其温度,无法直接反馈构成闭环控制回路的问题,提出一种基于参数辨识的铜芯温度软测量控制方案,利用所建模型的输出作为铜芯的估计温度,即可实现炉内铜芯温度的闭环控制。由于炉料和炉体工况的变化会引起实际模型参数发生变化,故需在线更新模型参数。仿真结果表明该方案合理可行。