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研究基于机器学习的工业炉智能控制与实现,指出炉内的温度取决于燃气化学能的能量输入、产品热处理过程焓值的提升以及烟气排放带走的热量三者之间瞬态复杂的耦合关系.提出了炉温的控制策略,并搭建了燃烧控制模型和机器学习模型,机器学习模型包含炉体温度预测模型和排烟温度预测模型.工业实验结果表明:热处理工艺过程中,工业炉炉温能够根据产品热处理工艺要求做到瞬时准确控制.