冶金爐有了「神經網路」管理方案

莫斯科國立鋼鐵合金學院國立研究技術大學為冶金爐的管理提供了一種新的「神經網路」替代方案，該方案可將能效提高10%。相關研究發表在《Procedia Computer Science》上。

該大學自動化和信息管理系統教研室副教授安東·格魯先科稱，通常冶金爐會受到各種干擾，導致熔爐的參數發生變化。為此，研究人員提出建立自適應的控制系統——神經網路調諧器。該系統能實時調整線性控制器的參數，將所有模式下的爐子控制在同等水平，從而降低機組的功耗。

該方法歸功於兩種智能技術——神經網路和知識庫調諧器的結合。神經網路計算爐子內線性調節器的參數值，直接在操作過程中學習，以監測爐子中發生的變化。

格魯先科說，與其他方法不同，神經網路調諧器不需要構建控制對象模型，也不需要明顯的參考模型。此外，它還有助於在爐子參數變化時跟蹤作業時間表，並對干擾作出補償。

格魯先科稱，使用調諧器不需要增加經費，因為從硬體和軟體的角度來看，現有的熔爐控制系統沒有任何變化，使用這種方法可以將冶金爐加熱的能效提高10%。

（來源：科技日報）

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