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基于参量预报的磁选管回收率智能优化控制
被引量：
4
1
作者
严爱军
柴天佑
王普
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期908-912,共5页
竖炉焙烧过程的关键工艺指标磁选管回收率难以实时测量,因而实现优化控制很困难.将优化设定、参量预报与回路控制技术相结合,提出一种磁选管回收率的智能优化控制方法.基于案例推理的优化设定模型根据工况的变化和磁选管回收率的实时预...
竖炉焙烧过程的关键工艺指标磁选管回收率难以实时测量,因而实现优化控制很困难.将优化设定、参量预报与回路控制技术相结合,提出一种磁选管回收率的智能优化控制方法.基于案例推理的优化设定模型根据工况的变化和磁选管回收率的实时预报值给出基础控制回路的设定值,并通过先进的控制方法实现回路的稳定控制.该方法应用于竖炉焙烧过程的生产实际,使磁选管回收率的实际值保持在其目标值范围内,取得显著应用成效.
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关键词
竖炉焙烧
磁选管回收率(
mtrr
)
预报
优化设定
智能控制
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职称材料
竖炉焙烧过程生产质量监控系统
被引量：
2
2
作者
吴峰华
岳恒
柴天佑
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第7期913-916,共4页
针对竖炉焙烧过程的质量指标磁选管回收率难以实时在线测量问题,基于RBF神经网络与专家系统提出了由磁选管回收率预报模型和生产质量诊断模型构成的竖炉焙烧质量监控系统.经过现场检验,该系统能够准确实时地预报磁选管回收率,并能够对...
针对竖炉焙烧过程的质量指标磁选管回收率难以实时在线测量问题,基于RBF神经网络与专家系统提出了由磁选管回收率预报模型和生产质量诊断模型构成的竖炉焙烧质量监控系统.经过现场检验,该系统能够准确实时地预报磁选管回收率,并能够对生产质量进行诊断,提出合理的参数调整方法以避免不合格产品的出现.磁选管回收率提高2%,产品合格率提高了50%,有效地保证了竖炉焙烧过程的生产质量.
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关键词
RBF神经网络
专家规则
磁选管回收率
生产质量监控
模型
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职称材料
竖炉焙烧磁选管回收率智能预报模型
被引量：
3
3
作者
严爱军
柴天佑
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第9期824-827,共4页
针对竖炉焙烧过程衡量焙烧矿质量好坏的磁选管回收率化验滞后和难以建立其机理模型的问题,基于智能技术提出了由数据采集与处理模块、决策支持模块、预报模块、在线校正模块以及效果评价模块组成的磁选管回收率智能预报模型.介绍了模型...
针对竖炉焙烧过程衡量焙烧矿质量好坏的磁选管回收率化验滞后和难以建立其机理模型的问题,基于智能技术提出了由数据采集与处理模块、决策支持模块、预报模块、在线校正模块以及效果评价模块组成的磁选管回收率智能预报模型.介绍了模型的结构及各个模块的主要功能,并将建立的智能预报模型用于竖炉焙烧过程的优化控制与决策之中,为选矿厂综合自动化系统的优化控制与优化运行奠定了良好的基础,并且其维护费用低,实时性好,可靠性及精度高,取得了明显的成效.
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关键词
竖炉焙烧
磁选管回收率(
mtrr
)
软测量
神经网络
专家系统
智能预报模型
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职称材料
题名
基于参量预报的磁选管回收率智能优化控制
被引量：
4
1
作者
严爱军
柴天佑
王普
机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
东北大学自动化研究中心
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期908-912,共5页
基金
国家重点基础研究发展规划资助项目(2002CB312201)
北京工业大学博士科研启动基金资助项目(52002017200701).
文摘
竖炉焙烧过程的关键工艺指标磁选管回收率难以实时测量,因而实现优化控制很困难.将优化设定、参量预报与回路控制技术相结合,提出一种磁选管回收率的智能优化控制方法.基于案例推理的优化设定模型根据工况的变化和磁选管回收率的实时预报值给出基础控制回路的设定值,并通过先进的控制方法实现回路的稳定控制.该方法应用于竖炉焙烧过程的生产实际,使磁选管回收率的实际值保持在其目标值范围内,取得显著应用成效.
关键词
竖炉焙烧
磁选管回收率(
mtrr
)
预报
优化设定
智能控制
Keywords
shaft furnace roasting process
magnetic tube recovery rate（mtrr）
prediction
optimizing setting
intelligent control
分类号
TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
竖炉焙烧过程生产质量监控系统
被引量：
2
2
作者
吴峰华
岳恒
柴天佑
机构
东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第7期913-916,共4页
基金
国家重点基础研究规划项目(2002CB312201)
国家自然科学基金资助项目(60534010)
+1 种基金
国家创新研究群体科学基金资助项目(60521003)
长江学者和创新团队发展计划项目(IRT0421)
文摘
针对竖炉焙烧过程的质量指标磁选管回收率难以实时在线测量问题,基于RBF神经网络与专家系统提出了由磁选管回收率预报模型和生产质量诊断模型构成的竖炉焙烧质量监控系统.经过现场检验,该系统能够准确实时地预报磁选管回收率,并能够对生产质量进行诊断,提出合理的参数调整方法以避免不合格产品的出现.磁选管回收率提高2%,产品合格率提高了50%,有效地保证了竖炉焙烧过程的生产质量.
关键词
RBF神经网络
专家规则
磁选管回收率
生产质量监控
模型
Keywords
RBF neural network
expert rules
magnetic
tube
recovery
rate
（mtrr
）
product quality monitoring
model
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
竖炉焙烧磁选管回收率智能预报模型
被引量：
3
3
作者
严爱军
柴天佑
机构
东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室
东北大学自动化研究中心
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第9期824-827,共4页
基金
国家重点基础研究发展规划项目(2002CB312201)
国家高技术研究发展计划项目(2004AA412030)
文摘
针对竖炉焙烧过程衡量焙烧矿质量好坏的磁选管回收率化验滞后和难以建立其机理模型的问题,基于智能技术提出了由数据采集与处理模块、决策支持模块、预报模块、在线校正模块以及效果评价模块组成的磁选管回收率智能预报模型.介绍了模型的结构及各个模块的主要功能,并将建立的智能预报模型用于竖炉焙烧过程的优化控制与决策之中,为选矿厂综合自动化系统的优化控制与优化运行奠定了良好的基础,并且其维护费用低,实时性好,可靠性及精度高,取得了明显的成效.
关键词
竖炉焙烧
磁选管回收率(
mtrr
)
软测量
神经网络
专家系统
智能预报模型
Keywords
shaft furnace roasting
magnetic
tube
recovery
rate
（mtrr
）
soft sensor, neural network
expert system
intelligent prediction model
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于参量预报的磁选管回收率智能优化控制
严爱军
柴天佑
王普
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
竖炉焙烧过程生产质量监控系统
吴峰华
岳恒
柴天佑
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
竖炉焙烧磁选管回收率智能预报模型
严爱军
柴天佑
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
3
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职称材料
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