一种基于信息融合的高炉料面温度场建模方法
本文提出一种基于信息融合的高炉料面温度场建模方法，充分利用高炉炉喉温度检测信息，以基于两点法的温度动态定标方法作为基准定标方法，采用基于遗传算法的BP神经网络技术实现对温度动态定标的非线性误差校正。该方法具有良好的鲁棒性及非线性逼近能力，克服了传统温度定标方法的不足，获得了更为准确的料面温度场模型。仿真实验和工业应用结果表明，基于信息融合的高炉料面温度场模型更为准确地反映了料面温度场分布情况，为了解高炉煤气流分布、指导高炉布料提供了一条有效途径。
信息融合 BP神经网络 遗传算法 温度定标 高炉 料面温度场 建模方法
刘振焘 吴敏 曹卫华 何勇
中南大学信息科学与工程学院，长沙 410083
国内会议
昆明
中文
285-289
2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）