高爐鼓風(fēng)機(jī)為煉鐵廠的關(guān)鍵設(shè)備之一,在煉鐵過程中起著至關(guān)重要的作用。由于高爐冶煉的連續(xù)性,要求鼓風(fēng)機(jī)均勻地供給一定量的空氣,另外還要有一定的風(fēng)壓,以克服送風(fēng)系統(tǒng)和料柱阻力,并使高爐保持一定的爐頂壓力。在整個(gè)冶煉過程中,由于原料、燃料、操作等條件的變化,引起爐況經(jīng)常改變。為了降低事故發(fā)生頻率,節(jié)省維修開支,減少停機(jī)的次數(shù),提高經(jīng)濟(jì)效益,對(duì)高爐鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)是非常必要的。針對(duì)這種情況,為了實(shí)現(xiàn)對(duì)高爐鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀況的預(yù)測(cè),首先根據(jù)工藝流程中各環(huán)節(jié)的相互關(guān)系,在積累了大量數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上,對(duì)采集到的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用小波變換的軟硬閾值折中算法處理小波系數(shù),濾除噪聲。然后建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型,調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,將網(wǎng)絡(luò)輸出的數(shù)值應(yīng)用反變換以獲取實(shí)際預(yù)測(cè)值。最后通過Matlab仿真實(shí)現(xiàn)了對(duì)高爐鼓風(fēng)機(jī)前軸瓦溫度的預(yù)測(cè),并取得良好的預(yù)測(cè)結(jié)果。結(jié)果表明,在利用小波變換有效濾除數(shù)據(jù)中噪聲的前提下,所建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效的實(shí)現(xiàn)對(duì)高爐鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀況的預(yù)測(cè)。并且利用Visual Basic開發(fā)出的高爐鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀況的預(yù)測(cè)系統(tǒng),可以作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練和高爐鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀況預(yù)測(cè)的平臺(tái)。 

【文章來源】：河北科技大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究的背景
    1.2 高爐鼓風(fēng)機(jī)介紹
    1.3 高爐鼓風(fēng)機(jī)工藝流程介紹
    1.4 機(jī)械狀態(tài)預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展和現(xiàn)狀
    1.5 課題的研究意義
    1.6 課題的主要研究?jī)?nèi)容
第2章 小波變換理論
    2.1 從傅立葉變換到小波變換
    2.2 小波變換
        2.2.1 連續(xù)小波變換
        2.2.2 離散小波變換
        2.2.3 多分辨分析
        2.2.4 Mallat算法
    2.3 本章小結(jié)
第3章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.1 人工神經(jīng)元
        3.1.1 人工神經(jīng)元模型
        3.1.2 人工神經(jīng)元的激活函數(shù)
    3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        3.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        3.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
    3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及算法的描述
        3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的調(diào)整規(guī)則
        3.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的不足和改進(jìn)
    3.4 本章小結(jié)
第4章 高爐鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    4.1 小波閾值濾波方法
    4.2 小波閾值函數(shù)
    4.3 閾值的估計(jì)
    4.4 基于小波變換的高爐鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    4.5 本章小結(jié)
第5章 高爐鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀況的預(yù)測(cè)
    5.1 影響高爐鼓風(fēng)機(jī)前軸瓦溫度的參數(shù)分析
    5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建立
    5.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐鼓風(fēng)機(jī)前軸瓦溫度的預(yù)測(cè)
        5.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定
        5.3.2 數(shù)據(jù)的歸一化處理
        5.3.3 預(yù)測(cè)的實(shí)現(xiàn)和分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 預(yù)測(cè)系統(tǒng)的軟件實(shí)現(xiàn)
    6.1 軟件開發(fā)環(huán)境
    6.2 軟件設(shè)計(jì)思想
    6.3 軟件的使用介紹
    6.4 本章小結(jié)
結(jié)論
附錄 部分高爐鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2996265