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基于声学测温与人工神经网络的炉膛结渣在线监测方法
摘要：
炉膛结渣是钢铁工业中常见的问题之一，影响钢铁生产效率和质量。本文提出了一种基于声学测温和人工神经网络的炉膛结渣在线监测方法，能够准确地监测炉膛的温度和结渣情况，帮助钢厂工作人员及时了解炉膛的状态并采取相应的措施，提高生产效率和质量。
介绍：
钢铁工业是国家重要的支柱产业之一，炼钢过程中炉膛的结渣问题一直是钢厂工作人员关注的焦点。因为炉膛结渣会导致冶炼温度下降、熔化时间延长、炉子寿命缩短等一系列问题，影响工业生产的效率和产品质量。因此，研发一种准确、智能的炉膛结渣在线监测方法对于解决这个问题具有重要意义。
方法：
本文提出了一种基于声学测温和人工神经网络的炉膛结渣在线监测方法。该方法主要分为两个步骤：声学测温和人工神经网络模型。
声学测温：声学测温是一种测量炉膛表面温度的方法，通过加装传感器在炉膛表面测量温度，并将数据传输到计算机上进行处理。本文选取了经济、精度高、响应快的测温传感器：热电偶，进行温度测量。将温度数据转换成数字信号后，使用数字信号处理方法去除噪声，并将数据输入到储量器中。
人工神经网络模型：本文采用人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）预测炉膛结渣情况。ANN是一种模拟人脑神经元间连接方式的计算模型，可实现类似人脑处理信息的功能。该模型使用多层感知器结构，采用逆传播算法进行训练。训练数据包括声学测温得到的温度数据和炉膛结渣情况。在神经网络训练完成后，使用测试数据对训练效果进行验证，并进行调整和改进。
结果：
本文采用声学测温和人工神经网络模型预测炉膛结渣情况，并在钢铁厂进行实验验证。结果表明，所提出的方法具备较高的预测精度和稳定性。同时，该方法可以实现在线监测炉膛的温度和结渣情况，并给出对应的处理措施，有效提高了钢厂的生产效率和质量。
结论：
本文提出的基于声学测温和人工神经网络的炉膛结渣在线监测方法具有明显的优势。这种方法准确、快速地监测到温度和结渣，提高了钢厂生产效率和产品质量，同时减少了人工监测的工作量，具有应用前景。未来我们将继续改进研究，提高该方法的性能和实用性。