【摘 要】
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针对传统高炉渣机械离心粒化控制方法资源利用率低、控制效果不佳的问题，提出基于BP神经网络与PID控制相结合的自动化控制方法，根据高炉渣离心粒化的工艺流程，通过BP神经网络PID高炉渣离心粒化控制策略确定离心粒化控制过程中控制参数，即粒化转速和熔渣流量；最后在四组不同工况下对这两个参数进行实验测试。实验结果表明，提出的方法在四种不同的工况下，对比于第一组和第二组，第四组初始粒径值分别减小了7.9%和
【基金项目】
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“双师素质与结构”教师建设项目《基于可编程控制器的基础工业过程控制系统研究》（2019hgkj011100）；
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针对传统高炉渣机械离心粒化控制方法资源利用率低、控制效果不佳的问题，提出基于BP神经网络与PID控制相结合的自动化控制方法，根据高炉渣离心粒化的工艺流程，通过BP神经网络PID高炉渣离心粒化控制策略确定离心粒化控制过程中控制参数，即粒化转速和熔渣流量；最后在四组不同工况下对这两个参数进行实验测试。实验结果表明，提出的方法在四种不同的工况下，对比于第一组和第二组，第四组初始粒径值分别减小了7.9%和提高了11.6%;对应转速分别减小了9.3%和4.3%,转速误差控制在20%以内。以此说明，采用本方法能够实现离心粒化转速调整和控制，可提高资源利用率和控制效果，满足高炉渣离心粒化渣粒直径低于2 mm的自动化控制需求。
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