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以某鋼廠引進的連鑄板坯二冷動態(tài)控制系統(tǒng)為研究對象,提出了基于改進粒子群BP算法的板坯二冷區(qū)表面溫度神經網絡控制器。以實際生產現場的設備、工藝參數為基礎進行了仿真研究,結果表明表面溫度神經網絡控制器的輸出結果與實際生產參數的誤差小于2%,研究結果對引進的同類連鑄板坯二冷控制系統(tǒng)的升級改造具有指導意義。
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對電網的安全性運行要求越來越高,在線監(jiān)測電纜系統(tǒng)的運行狀態(tài)就顯得至關重要。高壓電纜系統(tǒng)運行中出現故障時,其電氣絕緣性能顯著下降,不僅絕緣本體的局部放電量異常增大,同時還常伴隨著故障隱患部位的溫度異常升高的現象。因此可以通過對電纜系統(tǒng)要害部位和易發(fā)生故障部位進行溫度在線監(jiān)測,來判斷電纜系統(tǒng)運行狀態(tài)是否正常。
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