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Online Modeling of powerful Mixing-Ball Pressing System of Rotary Hearth Furnace Based on Particle Filtering and RBF Network

Online Modeling of Powerful Mixing-Ball Pressing System of R...

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第35届中国过程控制会议

作者： Shaopu Wang Xianxia Zhang Tangchen Wang Lufeng Wang Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology School of Mechatronics and Automation Shanghai University

Steel plants annually produce a significant amount of dust and sludge containing Zn and Fe elements, leading to substantial waste of resources and environmental pollution. The rotary hearth furnace system offers the potential for reusing the dust and sludge to achieve waste recycling. To effectively control and optimize the rotary hearth furnace, it is essential to establish an accurate model of its powerful mixing-ball pressing system. Given the complexity and variability of working conditions, offline models are prone to increasing errors over time, whereas online models can automatically update parameters with new data to maintain their effectiveness. Therefore, this paper proposes an RBF-PF online modeling method that integrates Particle Filtering(PF) and Radial Basis Function(RBF) networks for modeling the powerful mixing-ball pressing system. The key principle involves using parameters such as RBF network weights as a state vector, utilizing the network itself as an observation equation, and employing particle filtering along with observation data to estimate the state for achieving online modeling. This article conducts modeling experiments using data collected from the rotary hearth furnace system at a steel plant. The results demonstrate that the proposed RBF-PF online model exhibits high accuracy, timely adaptability to changes in working conditions, and strong robustness.

关键词： Rotary hearth furnace powerful mixer RBF network Particle filtering Online modeling

来源： cnki会议评论

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