软测量技术在铁矿石表面温度检测中的应用

摘要：

针对进行熔滴试验来分析铁矿石的高温性能中铁矿石表面温度很难直接获得的困难,提出了运用软测量技术实现在线检测铁矿石的表面温度,以取代原有的拉格朗日插值法进行表面温度离线估算.该方法采用L-M优化算法,通过建立神经网络软测量模型,并结合神经网络的离线学习,建立输入变量和目标变量的对应关系,实现试样试验中铁矿石表面温度的在线检测.仿真结果和对比实验比较结果均表明该方法是合理可行的.

关键词：软测量技术、BP神经网络、L-M优化算法、贝叶斯正则化

所属期刊栏目：32

分类号：TH811

资助基金：安徽省教育厅自然科学基金KJ2007A109ZC;KJ2008B043;山东省教育厅基金J07yj05

在线出版日期：2009-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：844-847