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基于Elman神经网络的烧结矿质量在线预测研究

作者:汪清瑶; 刘琼烧结elman神经网络预测转鼓强度耐磨指数

摘要:针对传统烧结矿质量检测方法滞后,结果反馈不及时,导致造成烧结过程工艺参数调整不准确的问题,文中提出一种基于Elman神经网络的烧结矿质量在线预测研究方法。根据烧结矿历史生产数据建立以烧结矿转鼓强度和耐磨指数为指标的预测模型,随后对基于瞬发γ中子活化分析(PGNAA)成分技术的工业物料在线检测仪器检测经化学式转化得到的数据进行在线预测,并将结果反馈给烧结过程达到烧结矿质量在线调控的目的。实验仿真结果表明,在线预测明显缩补了物料调控时间,改善了烧结工艺品质,预测结果比较准确。

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仪表技术与传感器

《仪表技术与传感器》(月刊)创刊于1964年,由沈阳仪表科学研究院有限公司主管,沈阳仪表科学研究院有限公司主办,CN刊号为:21-1154/TH,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《仪表技术与传感器》主要报导仪器仪表、敏感元件及传感器、电子元器件、检测设备、自动化控制系统以及相关的工艺技术、应用技术等,是中国仪器仪表行业最具影响力的期刊之一。

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