【摘 要】
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水泥回转窑的优化控制能够有效地提高水泥产量、降低热耗和减轻对环境的污染,所以,对水泥回转窑的系统建模与仿真研究对水泥工业具有重要意义和实用价值。水泥回转窑是连续进
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水泥回转窑的优化控制能够有效地提高水泥产量、降低热耗和减轻对环境的污染,所以,对水泥回转窑的系统建模与仿真研究对水泥工业具有重要意义和实用价值。水泥回转窑是连续进出料的高温热工设备,是一个多变量、非线性、强干扰、大滞后的复杂系统,难以用常规的控制方法对其实现控制,本论文根据神经网络具有可以充分逼近任意复杂非线性关系、有很强的鲁棒性和容错性、可学习和自适应不知道或不确定的系统等优点,利用神经网络进行水泥窑的优化和控制。主要工作如下：(1)讨论BP神经网络的原理与算法,研究基于最小二乘法辨识参数的时间序列模型建立的原理与算法；(2)使用MATLAB的神经网络工具箱完成水泥回转窑的BP神经网络模型的建立与训练,得到BP神经网络模型；(3)在MATLAB中编程实现水泥回转窑的时间序列建模算法,并用该程序得到时间序列模型；(4)用样本数据分别对得到的两个模型进行验证,并进行结果分析。
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