【摘 要】
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钢厂加热炉是一个复杂的受控对象，存在着非线性、时变性、纯滞后因素和不确定随机干扰等因素。从对其燃烧状况的分析来看，加热炉温度的调节主要是靠对煤气流量的控制来完成的，因
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钢厂加热炉是一个复杂的受控对象，存在着非线性、时变性、纯滞后因素和不确定随机干扰等因素。从对其燃烧状况的分析来看，加热炉温度的调节主要是靠对煤气流量的控制来完成的，因而确立一种合理的煤气流量控制方案是实现加热炉燃烧智能化控制的关键。本文针对加热炉存在的缺陷,研究用神经网络建立加热炉温度控制模型,仿真结果表明所建立的模型简单、精度高,满足工程要求。
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