基于粗糙集的T-S模糊神经网络在回转窑烧结过程中的应用

基于粗糙集理论的知识约简方法和T-S模糊神经网络的非线性映射理论,针对回转窑烧结过程被控对象复杂、各参数之间相互耦合及难以建立精确数学模型的特点,提出一种RS-FNN智能控制策略。采用基于一种新的聚类有效性准则函数的模糊C均值聚类算法对连续属性进行离散化;然后利用粗糙集理论由历史数据样本提取约简规则集,对应的T-S模型具有反映数据特征的良好拓扑结构;最后T-S模型参数由梯度下降混合最小二乘法进行精调。该方法应用于铁矿氧化球团回转窑生产过程控制取得了良好效果,增强了系统容错及抗干扰的能力。

波纹换热管管内强化传热实验研究

管内以水为介质,管外以饱和蒸汽为热媒,通过实验研究了φ25/φ19波纹管的传热特性.测试了Re=1800～24000的换热系数,并通过拟合获得了该种规格波纹管的传热准则关系,并表明波纹管具有良好的强化传热性能,传热系数比光滑直管大2.5～3倍;波纹管加工尺寸误差对传热性能的影响不明显.