基于遗传法神经网络流量测量

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1、维普资讯http://www.cqvip.com2000年6月东北大学学报(自然科学版)Jtm2000第21卷第3期JournalofNortheasternUniversity(NaturalScience)V01．21．No．3文章编号：1005—3026(2000)03—0254—03~,---zP6基于遗传算法神经网络流量测量墨堕堕堕-王师(东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110006)摘要：针对高炉煤精喷吹系统，建立一种基于遗传算法的神经网络流量测量模型，考虑BP算法训练种经网络测量摸型时收敛速度慢、动

2、态特性不够理想等不足，用改进的遗传算法来优化神经网绍测量模型的参数．以提高测量系统的精度．现场实验表明，最大满量程误差小于3B％．具有工程应用价值。关曩词：盐堑堕垒；鎏篮基莹；连些：壁!!南中圉分类号：P274．5文献标识码：A-1I_P弓．6在高炉煤粉喷吹系统中，煤粉的流动特性非杂物会粘附在过滤塞上，造成阀门堵塞，另外不同常复杂，影响流量准确测量的因素很多，迄今为止类型煤粉特性(湿度、粒度等)不同，导致喷吹能力还投有得到一个满意的测量模型_1J．目前，在下降，相应地喷吹系统内部结构特性随时问变化，工业现场，国内普遍

3、采用电子秤来估计煤粉喷吹导致煤粉流量较大的误差产生．实际上．煤粉质量量，即测量一段时间内的累积流量，无法给出瞬时流量M是一个多输入的函数，给料器阀门开度流量值．为此，利用一种浓度和速度组合式电容传K、喷吹罐压力p．、测量管道的压力P2、压缩空气感器分别测量煤粉的浓度和速度，结合阀门开度、质量流量0、测量管道内的温度T等参数均对煤喷吹罐压力、输送空气量、温度等参效构造BP神粉质量流量精度产生影响．系统结构特性的变化经网络流量测量模型，用改进的遗传算法来优化产生的综合效应在煤粉流量测量值M中碍到了神经网络测量模型的参数，

4、以提高测量系统的精反映，对这些分别参数进行测量以便对煤粉质量度，具有工程应用价值．流量结果进行校正．M可用下式表示M=g(c，口，0，K，p1，P2，T)(1)1工艺过程及测量方法其中，c一一煤粉浓度；一一煤粉的速度；0压高炉炼铁工艺中，煤粉质量流量的准确测量缩空气流量；K给料器阀门开度；P喷吹至关重要．通常．操作者根据电子称来估计喷吹罐压力；2管道压力；T⋯煤粉温度．量，然而，存在的倒罐过程、电子称长期使用所造鉴于神经网络可实现良好的函数逼近，具有成压头不对称，中间罐和喷吹罐的压力变化都会很强的自适应和学习能力、鲁

5、棒性和容错能力．为引起很大测量误差．因而，有必要采用一种新的检此建立三层前向BP神经网络(图1)来逼近函数测手段来实时测量煤粉流量以减少误差，使操作者得到真实的煤粉质量流量，从而合理控制煤粉的喷吹．使高炉顺利运行，在这里，利用一种浓度和速度组合式电容传感器分别测量煤粉的浓度和速度，在浓度传感器结构上采用交错式表面极板，并用有限元方法对其进行优化设计[·．采用“过r户2K0时间差法”】测得流速．经过长时间观察，发现喷吹系统内部结构特性随时间变化，煤粉中的一些圉1三层前向BP神经网络收械日期；1999-12-06基盎项耳

6、：国家重点辩技攻关项目(85—501—01—04—04)作者俺卉：夏埔披(1963一)，男，辽宁诜阳人．东北大学副教授；王师(1933一)，男，江苏泰州人．东北大学教授．博士生导师维普资讯http://www.cqvip.com第3期夏靖波等：基于遗传算法神经网蝽流量测量255式(1)【7·．前向三层BP神经网络第一层为输入利用遗传BP算法对图2的网络进行训练．令隐层输入参数为c，，Q，K，1；2；T；第三层为输层有1O个神经元，那么这个神经网络有80个联出层为煤粉质量流量M．隐层输出层各神经元特接权需要确定；同时令

7、群体的数目为50，由于有性用下面S型(Sigmold)传递函数来描述．BP算法的预处理，肯定能找到联接权的局部极小f(x)=1(2)值，这可使遗传代数也相应减少，经过遗传120代，此网络满足精度要求，训练结果如图2所示．BP网络的学习算法具有较好的泛化能力．但最大满量程误差小于3．8％，测量精度有了缺点是收敛速度慢以及在某些情况下还会遇到明显提高．“局部极小值”问题．为了克服上述问题．将遗传算3结论法与BP算法相结合而得的遗传BP算法成为一种有效的网络学习方法．GA的基本思想是将要高炉煤粉喷吹系统结构比较复杂，长时间

8、工辨识的参数编码成串，多个串构成个体，多个个体作，喷吹系统内部结构特性随时间变化，导致煤粉构成种群．种群之间采用复制、交叉、变异三种算流量较大的误差产生．将遗传算法与BP算法相子，一代代寻优，最后获得参数的最优解．GA求结合，采用遗传BP算法对网络进行训练．大大减解问题时，要对问题的解进行编码，构造出相应的小了由于喷吹系统结构特性变化造成的影响