基于動態(tài)模糊神經網絡的熱處理爐建模與優(yōu)化研究.pdf

1、硅鋼定子與轉子熱處理爐是電機生產環(huán)節(jié)中重要的連續(xù)退火和發(fā)藍工藝處理設備。合理設置熱處理爐各區(qū)溫度、保護氣濃度等參數，不僅能保證定子與轉子的生產質量，而且能夠降低熱處理爐能量的消耗。因此，開展熱處理爐建模與優(yōu)化問題的研究具有重要的應用價值。
　　本文以隧道發(fā)藍熱處理爐為應用背景，取得了以下研究成果:
　　1)提出了基于動態(tài)模糊神經網絡的復雜系統建模方法。通過對對象的分析，篩選合適的模型和輸入變量，實現對非線性動態(tài)系統的建模。論

2、文通過模型預測輸出仿真驗證了建模方法的可行性。
　　2)基于動態(tài)模糊神經網絡模型，應用粒子群算法進行生產工藝的操作優(yōu)化。通過調整動態(tài)模糊神經網絡的前提參數，對輸入數據進行分析，找出影響對象輸出的參數，利用粒子群算法在建立模型的基礎上對參數進行優(yōu)化。
　　3)基于從熱處理爐現場采集的操作數據，進行動態(tài)模糊神經網絡建模和粒子群操作優(yōu)化研究。從仿真結果中發(fā)現，采用優(yōu)化后的保護氣濃度參數建立模型得到的輸出結果較好，誤差已經縮小到允許