摘要
本发明公开了一种烧结点火炉微负压控制工艺的智能控制方法，属于冶金智能化控制领域。本发明使用遗传算法优化的BP神经网络对烧结过程的风箱阀门开度进行预测。在烧结点火中要求炉膛压力保持微负压，一般通过调节风箱压力来改变炉膛压力，这就要求把风箱压力控制在目标范围内。通过OPC点位采集到与风箱压力相关的数据并对这些数据进行预处理，将阀门开度作为神经网络输出值，将其他相关数据作为神经网络输入值，对神经网络进行训练。在实际使用时，把目标风箱压力值代替实际风箱压力值作为神经网络的输入值传入训练好的神经网络中，预测出合适的阀门开度，调整阀门以使风箱压力维持在目标范围内。本发明的以神经网络技术为依托，整个过程中，对OPC点位所采集的数据进行处理，去除数据中的各种干扰因素，使得后期采用神经网络预测阀门开度的结果更加准确。
