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摘要:
钢厂加热炉是一个复杂的受控对象,存在着非线性、时变性、纯滞后因素和不确定随机干扰等因素。从对其燃烧状况的分析来看,加热炉温度的调节主要是靠对煤气流量的控制来完成的,因而确立一种合理的煤气流量控制方案是实现加热炉燃烧智能化控制的关键。本文针对加热炉存在的缺陷,研究用神经网络建立加热炉温度控制模型,仿真结果表明所建立的模型简单、精度高,满足工程要求。
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基于神经网络的加热炉烟气含氧量预测及控制
加热炉
神经网络
含氧量
空燃比
预测
油田加热炉燃烧过程的神经网络模型辨识与自校正控制
加热炉
神经网络建模
内模控制
自校正控制
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于改进神经网络的加热炉PID参数优化控制方法
来源期刊 城市建设理论研究(电子版) 学科
关键词 加热炉 BP神经网络 流量控制
年,卷(期) 2011,(28) 所属期刊栏目 建筑研究
研究方向 页码范围
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字数 1501字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘剑 沈阳建筑大学信息学院 107 406 9.0 15.0
2 张杨 沈阳建筑大学信息学院 8 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
加热炉
BP神经网络
流量控制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
城市建设理论研究(电子版)
旬刊
2095-2104
11-9313/TU
16开
北京市
80-307
2011
chi
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622962
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