【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及高炉管道压力分析领域，具体为基于改进神经网络的高炉管道压力分析预警系统及方法。
技术介绍
1、高炉管道通常指用于输送炼铁过程中的原料和燃料的管道系统，包括输送焦炭、铁矿石等原料的进料管道以及输送燃料和空气的压力管道。压力管道中的气压受投料状态、高炉工作状态、炉舱温湿度和管道设计等多方面因素影响，高炉生产过程中，管道压力事实上处于不断的摆动之中。
2、由于高炉管道输送高温高压的气体和液体，超过管道限度的压力容易造成安全风险，虽然大多数管道具有冗余设计，但长时间的高压冲击下也会导致管道疲劳，因此需要对管道压力进行实时检测与预警，并需要提前做出压力预测和降压准备。
3、当前的管道预测算法大多通过神经网络模型拟合，但普通神经网络模型对高炉数据的学习速度较为缓慢，且更容易出现过拟合和欠拟合等偏差状态，不能很好反映处管道压力变换情况，此外，现有神经网络的代价函数通常是从其他高炉获取的经验函数，缺乏对高炉实际状态的适应性调整，模型准确度较差。
技术实现思路
1、本专...
【技术保护点】
1.基于改进神经网络的高炉管道压力分析预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进神经网络的高炉管道压力分析预警方法，其特征在于：步骤S1包括：
3.根据权利要求2所述的基于改进神经网络的高炉管道压力分析预警方法，其特征在于：步骤S2包括：
4.根据权利要求3所述的基于改进神经网络的高炉管道压力分析预警方法，其特征在于：步骤S3包括：
5.根据权利要求4所述的基于改进神经网络的高炉管道压力分析预警方法，其特征在于：步骤S4包括：
6.基于改进神经网络的高炉管道压力分析预警系统...
【技术特征摘要】
1.基于改进神经网络的高炉管道压力分析预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进神经网络的高炉管道压力分析预警方法，其特征在于：步骤s1包括：
3.根据权利要求2所述的基于改进神经网络的高炉管道压力分析预警方法，其特征在于：步骤s2包括：
4.根据权利要求3所述的基于改进神经网络的高炉管道压力分析预警方法，其特征在于：步骤s3包括：
5.根据权利要求4所述的基于改进神经网络的高炉管道压力分析预警方法，其特征在于：步骤s4包括：
6.基于改进神经网络的高炉管道压力分析预警系统，其特征在于，所述系统包括以下模块：管道传感模块、炉舱压力模...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊年昀，孟宪磊，杨文仁，
申请(专利权)人：宝信软件南京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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