宋菁华
- 作品数：8 被引量：26H指数：1
- 供职机构：浙江大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：冶金工程自动化与计算机技术更多>>
- 高炉冶炼过程的多尺度特性与硅含量预测方法研究
- 作为国民经济发展的基础性产业，高炉炼铁对于钢铁工业的发展以及节能降耗起着重要的作用。生产过程中，通常利用铁水硅含量的变化间接地反映炉温的变化，因此，准确预测硅含量，有利于控制炉温，维持高炉的稳定顺行。 本文围绕高炉炼铁...
- 宋菁华
- 关键词：高炉炼铁冶炼过程多尺度特征神经网络
- 改进型EMD‑Elman神经网络预测铁水硅含量的方法
- 本发明公开了一种改进型EMD‑Elman神经网络预测铁水硅含量的方法，属于工业过程监控、建模和仿真领域。首先，采用经验模态分解将硅含量序列分解成有限个、相对平稳的本征模函数IMF和剩余分量；然后，分别对每个IMF和剩余分...
- 杨春节宋菁华马淑艳王琳
- 文献传递
- 高炉风机防喘振优化控制设计被引量：1
- 2015年
- 鼓风机是高炉炼铁过程的重要动力装置,风机的工作状况将直接影响高炉的日常生产。喘振是风机的不稳定运行工况,风机控制系统必须有防喘振控制功能才能保证风机自身与高炉的安全运行。该文综合考虑风机的稳态特性与动态特性设计喘振避免方案,基于Greitzer模型设计控制率,并利用李雅普诺夫定理证明其稳定性。在MATLAB/SIMULINK平台上的仿真显示该控制方案既能扩大风机的运行范围,又能保障风机在较高效率工况点上稳定运行,从而有效避免了喘振的发生。
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- 关键词：高炉风机
- 改进型EMD-Elman神经网络预测铁水硅含量的方法
- 本发明公开了一种改进型EMD-Elman神经网络预测铁水硅含量的方法，属于工业过程监控、建模和仿真领域。首先，采用经验模态分解将硅含量序列分解成有限个、相对平稳的本征模函数IMF和剩余分量；然后，分别对每个IMF和剩余分...
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- 改进型EMD-Elman神经网络在铁水硅含量预测中的应用
- 本文针对高炉炼铁过程的多尺度和动态特征,建立了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Elman神经网络的铁水硅含量预测模型。该模型先采用EMD将硅含量序列分解成有限个、相对...
- 宋菁华杨春节周哲刘文辉马淑艳
- 关键词：铁水硅含量经验模态分解ELMAN神经网络
- 文献传递
- 改进型EMD-Elman神经网络在铁水硅含量预测中的应用
- 本文针对高炉炼铁过程的多尺度和动态特征,建立了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Elman 神经网络的铁水硅含量预测模型。该模型先采用EMD 将硅含量序列分解成有限个、...
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- 关键词：铁水硅含量经验模态分解ELMAN神经网络
- 改进型EMD-Elman神经网络在铁水硅含量预测中的应用被引量：24
- 2016年
- 针对高炉炼铁过程的多尺度和动态特征,建立了基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和Elman神经网络的铁水硅含量预测模型。该模型先采用EMD将硅含量序列分解成有限个、相对平稳的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)和剩余分量;然后,分别对每个IMF和剩余分量建立Elman神经网络子模型;为了进一步提高预测精度,将子模型的结果进行加权融合,并利用粒子群算法进行权值的寻优,最终获得硅含量的预测结果。将该模型用于某钢厂铁水硅含量的预报,实验结果证实了该方法的有效性。
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- 关键词：硅含量动态建模经验模态分解神经网络
- 一种高炉铁水硅含量的变量选择预报方法
- 本发明公开了一种高炉铁水硅含量的变量选择预报方法。以高炉铁水硅含量预报模型的高炉工艺参数为输入变量，在对输入变量的样本数据进行归一化预处理后，采用多变量相关性分析方法和斯皮尔曼等级相关性分析方法对输入变量的样本数据进行变...
- 马淑艳杨春节宋菁华
- 文献传递
