[发明专利]基于神经网络的工业炉炉温多步预测控制方法有效
| 申请号： | 201911361748.3 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111158237B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 蔡晨晓;王冶;黄小丽;郑标;朱茂旗 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 封睿 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的工业炉炉温多步预测控制方法，获取历史炉温与燃料量数据，计算当前时刻炉温与过去时刻燃料量、炉温的相关系数，选择相关系数大的变量作为输入，训练BP神经网络模型；将BP神经网络模型级联得到多步预测模型；对目标炉温进行柔化处理确定参考炉温；利用预测神经网络模型预测多步炉温，根据预测炉温与参考输炉温误差建立性能指标，基于融合PSO+N‑R方法最小化该性能指标，计算得到燃料量，据此控制炉温；将前一步长对应的燃料量作为下一步长PSO寻优的初始状态，基于融合PSO+N‑R方法计算下一步长的燃料量，不断滚动优化，实现工业炉炉温的多步预测控制。本发明不仅提高了炉温的控制精度，也降低了求解燃料量的时间成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 工业炉 炉温 预测 控制 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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