神经网络控制系统在钛渣电炉上的应用

摘要：

针对大型钛渣电炉生产中炉压、一氧化碳含量、电流等参数属于非线性变量的状况,提出一种类似于标准的操作方法,基于模糊神经网络的智能协调控制方案,应用提前算法对模糊神经网络结构和参数进行优化,并采用神经网络模块与PLC的逻辑梯形图语言编程实现智能协调运算,实际应用后,冶炼时间缩短,电耗降低.

关键词：钛渣、电炉、PLC、模糊神经网络、智能控制

分类号：TF823;TF806.6(有色金属冶炼)

在线出版日期：2008-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：47-49,66