水泥生产立磨出风口温度是判断立磨运行状态是否安全稳定的关键参数,对该参数提前预测可以减少立磨振动,提高运行稳定性,增加产量,降低能耗及相关碳排放。水泥立磨系统具有多参数、大时滞和非线性等复杂特性。针对上述问题,提出了基于...水泥生产立磨出风口温度是判断立磨运行状态是否安全稳定的关键参数,对该参数提前预测可以减少立磨振动,提高运行稳定性,增加产量,降低能耗及相关碳排放。水泥立磨系统具有多参数、大时滞和非线性等复杂特性。针对上述问题,提出了基于互相关延时分析优化的非线性自回归外部输入(Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs,NARX)神经网络,并用于立磨出风口温度预测。首先,采用皮尔逊相关性分析从多个参数中确定影响立磨出风口温度的关键参数。同时,利用互相关延时分析进行时滞分析,解决大时滞问题。其次,通过优化的NARX神经网络,实现非线性工况下温度的精准预测。案例验证结果表明,所提出模型的拟合度达到了0.99967,均方误差为0.56483,预测精度达到了98.4%以上。预测模型结果可指导立磨操作人员及时控制立磨振动,提高水泥产量并降低能耗和碳排放。展开更多
文摘水泥生产立磨出风口温度是判断立磨运行状态是否安全稳定的关键参数,对该参数提前预测可以减少立磨振动,提高运行稳定性,增加产量,降低能耗及相关碳排放。水泥立磨系统具有多参数、大时滞和非线性等复杂特性。针对上述问题,提出了基于互相关延时分析优化的非线性自回归外部输入(Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs,NARX)神经网络,并用于立磨出风口温度预测。首先,采用皮尔逊相关性分析从多个参数中确定影响立磨出风口温度的关键参数。同时,利用互相关延时分析进行时滞分析,解决大时滞问题。其次,通过优化的NARX神经网络,实现非线性工况下温度的精准预测。案例验证结果表明,所提出模型的拟合度达到了0.99967,均方误差为0.56483,预测精度达到了98.4%以上。预测模型结果可指导立磨操作人员及时控制立磨振动,提高水泥产量并降低能耗和碳排放。
