神经元网络在VD温度预报模型中的应用

在对冶金生产过程中的现场实际情况进行详细分析的基础上,采用神经元网络技术建立和开发了一个真空脱气炉(VD)钢水温度的预报模型。该模型从基础自动化系统和L2 过程控制系统中获得所需的数据,并通过设计的输入数据对神经网络进行了训练、检验和性能评价。该模型通过L2过程计算机,以网络方式向操作人员预报并指示VD开盖温度,经过实际运行,该模型可以准确预报VD终点温度,实现了对VD终点温度的精确控制,对于保证生产的顺利进行和节约能源有着重要的意义。<正>在对冶金生产过程中的现场实际情况进行详细分析的基础上,采用神经元网络技术建立和开发了一个真空脱气炉(VD)钢水温度的预报模型。该模型从基础自动化系统和L2 过程控制系统中获得所需的数据,并通过设计的输入数据对神经网络进行了训练、检验和性能评价。该模型通过L2过程计算机,以网络方式向操作人员预报并指示VD开盖温度,经过实际运行,该模型可以准确预报VD终点温度,实现了对VD终点温度的精确控制,对于保证生产的顺利进行和节约能源有着重要的意义。