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钱哲

作品数:3 被引量:5H指数:2
供职机构:广西大学电气工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:化学工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 3篇化学工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇优化设定
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇生料
  • 3篇小波神经
  • 3篇小波神经网络
  • 3篇立磨
  • 3篇粉磨
  • 2篇生料粉
  • 2篇生料粉磨
  • 2篇粉磨过程

机构

  • 3篇广西大学

作者

  • 3篇钱哲
  • 2篇林小峰
  • 2篇梁金波

传媒

  • 1篇化工自动化及...

年份

  • 1篇2016
  • 2篇2014
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于案例推理技术的立磨生料粉磨过程优化设定研究
立磨生料粉磨过程是新型干法水泥生产中非常重要的环节,粉磨过程是否稳定、生产指标是否满足要求等因素直接影响着最后生料品质和后续的煅烧环节。现阶段,立磨生料粉磨过程还没有较为精确的模型,并且生料细度等指标还无法进行在线检测;...
钱哲
关键词:立磨粉磨过程小波神经网络优化设定
文献传递
立磨生料粉磨过程建模与优化设定被引量:3
2016年
针对立磨生料粉磨过程中生料细度指标无法在线检测,以及因粉磨工况不断变化而导致的不能对关键变量给予较准确设定值的问题,采用小波神经网络建立了立磨生料粉磨过程的生产指标预测模型,并与BP神经网络模型进行对比,验证了模型的有效性;然后,将案例推理技术与粒子群优化算法、指标预测模型相结合,实现了对粉磨过程中关键变量的优化设定。仿真结果证明:笔者提出的优化设定方法对于立磨生料粉磨过程的变量设定是有效的。
林小峰钱哲梁金波
关键词:优化设定立磨生料粉磨小波神经网络
立磨生料粉磨过程建模及优化设定
针对立磨生料粉磨过程中生料细度指标无法在线检测,以及因粉磨工况不断变化而导致的不能对关键变量给予较准确设定值的问题,本文采用小波神经网络建立了立磨生料粉磨过程的生产指标预测模型,并与BP神经网络模型进行对比,验证了模型的...
林小峰钱哲梁金波
关键词:立磨生料小波神经网络优化设定
文献传递
共1页<1>
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