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软测量技术在铁矿石表面温度检测中的应用
引用本文:李绍铭,章家岩,谢富春,纪萍.软测量技术在铁矿石表面温度检测中的应用[J].重庆大学学报(自然科学版),2009,32(7):844-847.
作者姓名:李绍铭  章家岩  谢富春  纪萍
作者单位:安徽工业大学电气信息学院;
基金项目:安徽省教育厅自然科学基金资助项目(KJ2007A109ZC、KJ2008B043);;山东省教育厅基金资助项目(J07yj05)
摘    要:针对进行熔滴试验来分析铁矿石的高温性能中铁矿石表面温度很难直接获得的困难,提出了运用软测量技术实现在线检测铁矿石的表面温度,以取代原有的拉格朗日插值法进行表面温度离线估算。该方法采用L-M优化算法,通过建立神经网络软测量模型,并结合神经网络的离线学习,建立输入变量和目标变量的对应关系,实现试样试验中铁矿石表面温度的在线检测。仿真结果和对比实验比较结果均表明该方法是合理可行的。

关 键 词:软测量技术  BP神经网络  L-M优化算法  贝叶斯正则化  
收稿时间:2009/3/12 0:00:00

Application of soft sensor in the on-line measurement of the iron ore's surface temperature
LI Shao ming,ZHANG Jia yan,XIE Fu chun and JI Ping.Application of soft sensor in the on-line measurement of the iron ore's surface temperature[J].Journal of Chongqing University(Natural Science Edition),2009,32(7):844-847.
Authors:LI Shao ming  ZHANG Jia yan  XIE Fu chun and JI Ping
Institution:School of Electrical Engineering & Information;Anhui University of Technology;Ma'anshan 243002;P.R.China
Abstract:It is difficult to measure the surface temperature of iron ore directly.A method is put forward to handle this problem by using soft-sensing technique.This on-line measurement method is used to replace the Lagrange interpolation off-line method to estimate surface temperature.The method used L-M optimum algorithm to build up ANN soft sensor model combined with off-line learning neural network to establish the correlation between input variables and target variables,to achieve the surface temperature on line...
Keywords:soft sensor  BP neutral network  L-M optimum algorithm  Bayesian regularization  
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