基于神经网络的煤气回收系统预测控制
卞和营1
李宏伟2
1.平顶山学院,河南,平顶山,4670002.河南质量工程职业学院,河南,平顶山,467000
摘要：针对传统煤气回收系统存在回收效率低、烟气大等问题,文章提出了一种基于神经网络的煤气回收系统预测控制策略,运用神经网络自适应预测控制与模糊控制相结合的方法,对某钢厂转炉煤气回收系统进行了优化.仿真结果表明,神经网络自适应预测炉口煤气涌出量的误差为-5～5 L/h,预测效果较为理想.实际应用表明,采用神经网络自适应预测控制后,煤气平均回收率达到97.5 m3/t,达到了节能降耗、成本低、保护环境的目的.
关键词：钢厂转炉煤气回收神经网络模糊控制预测控制
分类号：TF543(炼铁)TP273(自动化技术及设备)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 69-71 )
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