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基于数据融合技术的烟化炉冶炼终点判断研究

专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 数据融合 烟化炉 终点判断 BP神经网络 多传感器
分类号: TF301  TP183
形 态: 共 68 页 约 44,540 个字 约 2.131 M内容
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内容摘要


烟化炉是冶金行业用来处理炉渣如铜渣、铅锌渣、锡渣等及难选矿的重要冶炼设备。

现行的人工经验操作方法,工人的劳动强度大,工作环境恶劣,产品回收率低且能耗高,并且在终点判断上,因受主观影响较大,不能保证产品质量的稳定性。

因此有必要将操作人员的丰富经验和计算机控制技术相结合,形成标准化、智能化的操作过程,以提高生产效率,降低工人的劳动强度。

要实现冶炼终点的计算机判断,靠单一传感器得到的单一信息判断起来必然不足,而且,经过多次现场调研,烟化炉的冶炼状态判别与加冷料量、冶炼时间、给煤量、炉内的温度、三次风口火焰的特征等有直接关系,因此,本文采用多传感器数据融合的方法来实现冶炼终点的判断。

数据融合的算法有许多种,根据不同的实际情况需采用不同的融合算法。

鉴于烟化炉冶炼过程是一个复杂的工艺过程,不能建立一个精确的数学关系式。

由此,本文采用BP神经网络作为系统的融合算法。

本文主要是对融合系统的仿真研究,经过多次反复的神经网络训练,得出融合系统采用的神经网络结构和训练算法,融合结果比较满意,最后,提出了数据融合系统的初步设计..……

全文目录


文摘
英文文摘
第一章 绪论
1.1课题的研究背景和意义
1.1.1烟化炉工艺简介
1.1.2工厂现状及数据融合方法的提出
1.1.3冶金行业终点判断研究现状
1.2数据融合技术的发展及研究现状
1.2.1国内外研究现状
1.2.2存在的主要问题及其发展方向
1.3本文的主要研究工作与组织结构
1.3.1主要研究工作
1.3.2论文组织结构
第二章 数据融合技术
2.1数据融合技术概述
2.1.1数据融合的定义和基本原理
2.1.2数据融合的层次级别
2.1.3数据融合算法
2.2数据融合系统的结构
2.2.1闭环功能模型
2.2.2开环功能模型
2.2.3软件功能模型
2.3数据融合的关键问题
2.4数据融合的应用
第三章 基于神经网络的数据融合方法
3.1神经网络基本理论
3.1.1神经网络的基本特征和通用性质
3.1.2神经网络的形式化描述
3.1.3神经网络模型
3.1.4神经网络的互联结构形态
3.1.5神经网络的信息处理能力
3.2 BP神经网络
3.2.1 BP算法的数学描述
3.2.2 BP神经网络的局限性
3.3基于神经网络的数据融合系统
第四章 数据融合系统仿真研究
4.1烟化炉冶炼状态数据分析
4.2基于MATLAB的融合系统仿真
4.2.1未加图像特征的融合系统仿真
4.2.2加图像特征的融合系统仿真
4.3数据融合仿真系统的设计
第五章 数据融合系统初步设计
5.1数据获取
5.1.1 DDE
5.1.2使用数据库
5.2数据库访问
5.3离线训练与数据融合
5.4终点判断
第六章 结束语
参考文献

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中图分类: > TF301 > 工业技术 > 冶金工业 > 冶金机械、冶金生产自动化 > 一般性问题 > 基础理论
其他分类: > TP183 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算

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