神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在干熄焦系統(tǒng)控制中的研究與應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2021-01-19 19:56
干熄焦工藝是一種新興的制焦工藝,相比于傳統(tǒng)濕熄焦工藝,熱能回收效率高,出焦質(zhì)量好,且污染物排放量低,在我國(guó)鋼鐵產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級(jí)中扮演重要的角色。干熄焦系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)并且具有很高的延時(shí)性,因此一般采用模型預(yù)測(cè)控制來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)干熄焦系統(tǒng)的控制,但模型預(yù)測(cè)控制的精準(zhǔn)程度受制于回歸預(yù)測(cè)模型的精準(zhǔn)程度。因此本文希望能夠提出一種能夠?qū)崿F(xiàn)變量選擇的非線性建模方法,從而使得預(yù)測(cè)模型擁有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,響應(yīng)速度快,預(yù)測(cè)精度高等優(yōu)點(diǎn)。以滿足模型預(yù)測(cè)控制對(duì)預(yù)測(cè)模型的精度要求。論文首先對(duì)目前國(guó)內(nèi)外干熄焦工藝的發(fā)展情況進(jìn)行介紹,并且對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法與變量選擇方法的發(fā)展?fàn)顩r與基本原理進(jìn)行了介紹。之后通過(guò)對(duì)干熄焦系統(tǒng)工作流程的分析,以及對(duì)現(xiàn)場(chǎng)工業(yè)數(shù)據(jù)的分析,選取鍋爐進(jìn)氣溫度作為建模的目標(biāo)變量,并對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行初步選取,選擇了18個(gè)協(xié)變量作為預(yù)測(cè)建模與變量篩選的備選變量。為實(shí)現(xiàn)變量篩選與非線性建模,本文提出了一種基于Lasso懲罰與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變量篩選建模方法(Lasso-ANN),并對(duì)該算法的算法流程進(jìn)行了詳細(xì)介紹。除此之外還對(duì)該算法中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行了更為詳細(xì)的介紹。在利用Lasso-ANN進(jìn)行變量篩選的過(guò)程中存在一個(gè)...
【文章來(lái)源】:齊魯工業(yè)大學(xué)山東省
【文章頁(yè)數(shù)】:60 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
人工神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型
而掀起了第二次研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱潮。高性能集成電路芯片不斷出現(xiàn),如斯坦福大學(xué)的 Bo14 年在 proceedings of the IEEE 期刊發(fā)表的論文中指出新的電路板‘Neurogrid’能夠模擬 100 萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元以些技術(shù)是的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模實(shí)現(xiàn)變得相對(duì)簡(jiǎn)單,學(xué)網(wǎng)絡(luò)研究熱潮。絡(luò)的基本介紹網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,以及計(jì)算機(jī)硬件運(yùn)算能力的提各異的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如,廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15,16]、自組織絡(luò)[18,19]以及專門(mén)面向復(fù)雜 MIMO 系統(tǒng)解耦控制的 PID線性復(fù)雜系統(tǒng)建模中,常用的有多層感知器 M及隱含層由徑向基函數(shù)(Radial Basis Function, RBF)構(gòu)層感知器的網(wǎng)絡(luò)模型為典型的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MFeural network),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 1.2 所示:
第 2 章 干熄焦技術(shù)的理論基礎(chǔ)及初步過(guò)程數(shù)據(jù)分析.1 干熄焦系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理顧名思義干熄焦技術(shù)是一種需要使用冷水便可使熾熱紅焦降溫的熄焦方法。干熄焦過(guò)程中,紅焦從干熄爐頂部裝入,低溫隋性氣體經(jīng)過(guò)循環(huán)風(fēng)機(jī)加壓從干爐下部吹入,冷的惰性氣體與熾熱紅焦進(jìn)行熱量交換,冷卻后的焦炭從干熄爐部排出,而升溫后的高溫惰性氣體上升進(jìn)入干熄爐上的環(huán)形煙道被輸送至鍋爐以加熱鍋爐生產(chǎn)蒸汽,而冷卻后的惰性氣體再次由循環(huán)風(fēng)機(jī)鼓入干熄爐,惰性體在封閉的系統(tǒng)內(nèi)循環(huán)使用。相比于傳統(tǒng)濕熄焦技術(shù),干熄焦在節(jié)能、環(huán)保和善焦炭質(zhì)量等方面都有明顯優(yōu)勢(shì)[56]。因此作為新興的節(jié)能環(huán)保裝置在我國(guó)鋼鐵業(yè)的制焦工藝中得到普遍推廣。本節(jié)將結(jié)合干熄焦裝置結(jié)構(gòu)圖對(duì)干熄焦系統(tǒng)的構(gòu)與工作原理進(jìn)行介紹。干熄焦裝置結(jié)構(gòu)圖如圖 2.1 所示:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]非參數(shù)非線性系統(tǒng)的變量選擇及研究進(jìn)展[J]. 白爾維,李慷,趙文虓,牟必強(qiáng),鄭衛(wèi)新. 中國(guó)科學(xué):數(shù)學(xué). 2016(10)
[2]光譜數(shù)據(jù)分析中的通用非線性變量篩選新方法[J]. 陳達(dá),閆孟雨,李奇峰,于苓,金涌,徐可欣. 納米技術(shù)與精密工程. 2015(03)
[3]干熄焦技術(shù)的節(jié)能減排及環(huán)保分析[J]. 王永林. 煤化工. 2011(03)
[4]我國(guó)干熄焦技術(shù)的回顧與現(xiàn)狀分析[J]. 張秋強(qiáng),譚豫章,董興宏. 燃料與化工. 2010(05)
[5]干熄焦系統(tǒng)優(yōu)化操作與控制[J]. 葛海標(biāo),蔣澤義,劉建偉. 燃料與化工. 2010(04)
[6]RBF網(wǎng)絡(luò)在基于動(dòng)載的路面識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 李忠國(guó),張為公,王琪,李世民. 重慶工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2009(01)
[7]基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型研究[J]. 范群林,李桃,吳花平. 商場(chǎng)現(xiàn)代化. 2008(26)
[8]PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)?刂圃跐穹煔饷摿蛑械膽(yīng)用[J]. 沈永俊,顧幸生. 清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2007(S2)
[9]基于Matlab的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在油氣層識(shí)別中的應(yīng)用研究[J]. 王家華,李志勇,周冠武. 電腦知識(shí)與技術(shù). 2006(35)
[10]學(xué)習(xí)矢量量化的推廣及其典型形式的比較[J]. 程劍鋒,徐俊艷. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2006(17)
博士論文
[1]基于核方法的非線性系統(tǒng)變量選擇及其應(yīng)用[D]. 蘇盈盈.重慶大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[D]. 呂嬋.華中科技大學(xué) 2007
[2]RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法在模式分類中的應(yīng)用研究[D]. 穆云峰.大連理工大學(xué) 2006
本文編號(hào):2987620
【文章來(lái)源】:齊魯工業(yè)大學(xué)山東省
【文章頁(yè)數(shù)】:60 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
人工神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型
而掀起了第二次研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱潮。高性能集成電路芯片不斷出現(xiàn),如斯坦福大學(xué)的 Bo14 年在 proceedings of the IEEE 期刊發(fā)表的論文中指出新的電路板‘Neurogrid’能夠模擬 100 萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元以些技術(shù)是的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模實(shí)現(xiàn)變得相對(duì)簡(jiǎn)單,學(xué)網(wǎng)絡(luò)研究熱潮。絡(luò)的基本介紹網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,以及計(jì)算機(jī)硬件運(yùn)算能力的提各異的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如,廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15,16]、自組織絡(luò)[18,19]以及專門(mén)面向復(fù)雜 MIMO 系統(tǒng)解耦控制的 PID線性復(fù)雜系統(tǒng)建模中,常用的有多層感知器 M及隱含層由徑向基函數(shù)(Radial Basis Function, RBF)構(gòu)層感知器的網(wǎng)絡(luò)模型為典型的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MFeural network),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 1.2 所示:
第 2 章 干熄焦技術(shù)的理論基礎(chǔ)及初步過(guò)程數(shù)據(jù)分析.1 干熄焦系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理顧名思義干熄焦技術(shù)是一種需要使用冷水便可使熾熱紅焦降溫的熄焦方法。干熄焦過(guò)程中,紅焦從干熄爐頂部裝入,低溫隋性氣體經(jīng)過(guò)循環(huán)風(fēng)機(jī)加壓從干爐下部吹入,冷的惰性氣體與熾熱紅焦進(jìn)行熱量交換,冷卻后的焦炭從干熄爐部排出,而升溫后的高溫惰性氣體上升進(jìn)入干熄爐上的環(huán)形煙道被輸送至鍋爐以加熱鍋爐生產(chǎn)蒸汽,而冷卻后的惰性氣體再次由循環(huán)風(fēng)機(jī)鼓入干熄爐,惰性體在封閉的系統(tǒng)內(nèi)循環(huán)使用。相比于傳統(tǒng)濕熄焦技術(shù),干熄焦在節(jié)能、環(huán)保和善焦炭質(zhì)量等方面都有明顯優(yōu)勢(shì)[56]。因此作為新興的節(jié)能環(huán)保裝置在我國(guó)鋼鐵業(yè)的制焦工藝中得到普遍推廣。本節(jié)將結(jié)合干熄焦裝置結(jié)構(gòu)圖對(duì)干熄焦系統(tǒng)的構(gòu)與工作原理進(jìn)行介紹。干熄焦裝置結(jié)構(gòu)圖如圖 2.1 所示:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]非參數(shù)非線性系統(tǒng)的變量選擇及研究進(jìn)展[J]. 白爾維,李慷,趙文虓,牟必強(qiáng),鄭衛(wèi)新. 中國(guó)科學(xué):數(shù)學(xué). 2016(10)
[2]光譜數(shù)據(jù)分析中的通用非線性變量篩選新方法[J]. 陳達(dá),閆孟雨,李奇峰,于苓,金涌,徐可欣. 納米技術(shù)與精密工程. 2015(03)
[3]干熄焦技術(shù)的節(jié)能減排及環(huán)保分析[J]. 王永林. 煤化工. 2011(03)
[4]我國(guó)干熄焦技術(shù)的回顧與現(xiàn)狀分析[J]. 張秋強(qiáng),譚豫章,董興宏. 燃料與化工. 2010(05)
[5]干熄焦系統(tǒng)優(yōu)化操作與控制[J]. 葛海標(biāo),蔣澤義,劉建偉. 燃料與化工. 2010(04)
[6]RBF網(wǎng)絡(luò)在基于動(dòng)載的路面識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 李忠國(guó),張為公,王琪,李世民. 重慶工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2009(01)
[7]基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型研究[J]. 范群林,李桃,吳花平. 商場(chǎng)現(xiàn)代化. 2008(26)
[8]PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)?刂圃跐穹煔饷摿蛑械膽(yīng)用[J]. 沈永俊,顧幸生. 清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2007(S2)
[9]基于Matlab的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在油氣層識(shí)別中的應(yīng)用研究[J]. 王家華,李志勇,周冠武. 電腦知識(shí)與技術(shù). 2006(35)
[10]學(xué)習(xí)矢量量化的推廣及其典型形式的比較[J]. 程劍鋒,徐俊艷. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2006(17)
博士論文
[1]基于核方法的非線性系統(tǒng)變量選擇及其應(yīng)用[D]. 蘇盈盈.重慶大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[D]. 呂嬋.華中科技大學(xué) 2007
[2]RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法在模式分類中的應(yīng)用研究[D]. 穆云峰.大連理工大學(xué) 2006
本文編號(hào):2987620
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