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摘要:
针对原煤煤质和生产数据的变化对精煤灰分与分选密度之间相关性影响,导致灰分闭环控制稳定性较差.提出多变量过程统计控制(MSPC)中主成分分析法(PCA)对原煤和精煤灰分以及重介分选过程的生产数据降维,采用MSPC中T2统计量图监测分析产品质量,当产品质量合格时,精煤灰分目标值与灰分实际值的差值控制在±0.5%;当产品质量波动较大时,采用精煤灰分、原煤灰分等变量建立的模糊神经网络(FNN)密度预测模型,预测合适密度设定值,再通过密度自动控制系统调节实际密度值.
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文献信息
篇名 基于MSPC-FNN模型的重选灰分控制技术研究
来源期刊 煤炭技术 学科 工学
关键词 选煤厂 灰分闭环控制 MSPC FNN
年,卷(期) 2021,(11) 所属期刊栏目 煤炭加工与利用|Coal Processing and Application
研究方向 页码范围 231-235
页数 5页 分类号 TD94
字数 语种 中文
DOI 10.13301/j.cnki.ct.2021.11.057
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研究主题发展历程
节点文献
选煤厂
灰分闭环控制
MSPC
FNN
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤炭技术
月刊
1008-8725
23-1393/TD
大16开
哈尔滨市香坊区古香街30号
14-252
1982
chi
出版文献量(篇)
23677
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45
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