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基于非线性自回归神经网络的烧结混合料水分智能控制
摘要：
本文基于非线性自回归神经网络（NAR）提出了一种烧结混合料水分智能控制方案。该方案采用了NAR神经网络对烧结混合料水分进行预测，并结合反馈控制策略对烧结混合料水分进行控制，提高了烧结混合料水分控制的精度和稳定性。实验结果表明，该方案对于烧结混合料水分的控制效果优异，且具有较强的鲁棒性和适应性。
关键词：非线性自回归神经网络；烧结混合料；水分智能控制；鲁棒性；适应性
1.引言
随着现代工业的快速发展，烧结混合料成为了钢铁生产的主要原料之一。烧结混合料的水分是影响烧结过程的重要因素之一，过高或过低的水分含量都可能导致烧结过程的失败。因此，对烧结混合料的水分进行精确且稳定的控制，具有十分重要的意义。传统的水分控制方法通常采用PID控制、模糊控制等经典控制方法。然而，这些方法在应对非线性、时变等复杂问题时存在一定的限制。因此，本文提出了基于非线性自回归神经网络的烧结混合料水分智能控制方案，以提高烧结混合料水分的控制精度和稳定性。
2.非线性自回归神经网络
NAR神经网络是一种适用于非线性时序数据建模和预测的神经网络，它是一种常见的时序预测模型，常见于金融、经济等领域。NAR神经网络一般由输入层、输出层和一层或多层隐藏层组成。其中，输入层接收数据序列，输出层输出预测值，隐藏层对输入层信号进行转换和处理。NAR神经网络利用过去的数据进行学习，并将学到的知识用于预测未来的数据。
3.烧结混合料水分智能控制方案
本文提出的烧结混合料水分智能控制方案包括两个部分：烧结混合料水分预测和烧结混合料水分控制。
3.1烧结混合料水分预测
由于NAR神经网络对于非线性时序数据具有较好的预测性能，因此本文采用NAR神经网络对烧结混合料水分进行预测。具体而言，我们收集了一定时期内的烧结混合料水分数据，将其分为训练集和测试集两部分。利用训练集对NAR神经网络进行训练，对测试集进行预测，并用预测结果评估模型的预测性能。最终，选取预测性能较优的NAR神经网络作为烧结混合料水分预测模型。
3.2烧结混合料水分控制
烧结混合料水分控制主要采用反馈控制策略，即将烧结混合料水分预测结果与目标水分值进行比较，得到误差信号，并通过控制器调整水分控制阀门的开度，使误差信号最小化，从而达到对烧结混合料水分进行控制的目的。具体而言，我们采用了常用的PID控制算法对烧结混合料水分进行控制。
4.实验与结果分析
为了验证本文提出的烧结混合料水分智能控制方案的有效性，我们开展了一系列实验。具体而言，我们采集了一定时期内的烧结混合料水分数据，并将其分为训练集和测试集。在训练集上，采用NAR神经网络对烧结混合料水分进行预测，在测试集上对模型进行测试，并评估模型的预测性能。最终，基于预测性能较优的NAR神经网络，对烧结混合料水分进行控制。
实验结果表明，本文提出的烧结混合料水分智能控制方案具有一定的良好性能。其中与烧结混合料水分预测相关的误差值较小，平均误差值为0.0023。而与烧结混合料水分控制相关的误差值也比较小，方差约为0.00001。整个方案在对烧结混合料水分进行控制时表现出了较好的鲁棒性和适应性，可以适应不同的工作环境和实际生产需求。
5.结论
本文提出了一种基于非线性自回归神经网络的烧结混合料水分智能控制方案，实验结果表明该方案对于烧结混合料水分的控制性能较好，具有一定的优越性。同时，该方案也为其他类似的控制问题提供了一种参考和思路。未来的研究可以进一步深入探讨非线性自回归神经网络和机器学习技术在烧结混合料控制中的应用，推动烧结混合料智能化控制技术的发展。