基于高炉数据与风口图像的炉温预测

摘要：

针对高炉炼铁过程中炉温难以实时检测,且受原料成分、生产操作条件波动的影响,难以采用已有模型准确预测的难题,利用高炉数据,结合能够直观表示高炉内部热状态的风口图像,建立BP神经网络模型对铁水硅含量和铁水温度进行预测,加入炉温时间序列提高模型预测的准确性.采用某大型高炉实际生产数据进行仿真实验,结果表明该方法能准确预测炉温.

关键词： 炼铁高炉 铁水温度 硅含量 炉温预测 风口图像

作者: 崔桂梅 陈智辉 蒋召国 高翠玲 侯佳 王浩

作者单位: 内蒙古科技大学信息工程学院,包头014010

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十届全国自动化应用技术学术交流会

会议地点: 包头

会议语种:中文

页码: 155-160

在线出版日期: 2015-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）