基于神经网络的煤气回收系统预测控制

【摘要】：针对传统煤气回收系统存在回收效率低、烟气大等问题,文章提出了一种基于神经网络的煤气回收系统预测控制策略,运用神经网络自适应预测控制与模糊控制相结合的方法,对某钢厂转炉煤气回收系统进行了优化。仿真结果表明,神经网络自适应预测炉口煤气涌出量的误差为-5~5 L/h,预测效果较为理想。实际应用表明,采用神经网络自适应预测控制后,煤气平均回收率达到97.5 m3/t,达到了节能降耗、成本低、保护环境的目的。 【作者单位】： 平顶山学院;河南质量工程职业学院;
【关键词】： 钢厂 转炉 煤气回收系统 神经网络 模糊控制 预测控制 涌出量 炉口 相结合 控制策略
【分类号】：TF72
【正文快照】： 0引言钢铁企业中氧气吹炼的转炉炼钢,每吨钢可以回收90~120 m3的转炉煤气,其发热值约为1 800~2 000 kJ/m3,比高炉煤气发热值高一倍还多,是一项仅次于焦炉煤气的宝贵的二次能源。出于环保和节约能源的考虑,目前国内较大规模的钢厂都增添设备对转炉煤气进行回收,但回收效果参差

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