NeurOn-Line
NeurOn-Line模块是一个实时预测质量和过程情况的神经网络应用软件。被广泛应用于模式识别、诊断和决策支持、实时质量管理等领域。
模块的主要组件包含:
n 向量块
n 数据集块
n 训练块
n 神经网络块
n 增量式再训练
n 反向传播神经网络(BP)
n 径向基函数神经网络
n Rho神经网络
n 自动联想神经网络
NeurOn-Line模块可帮助工程师通过历史过程数据,快速建立和配置反映生产质量和生产过程关系的神经网络模型。NeurOn-Line与现有的控制系统一同工作,以便给予操作员对控制过程和产品质量实时的监测。它的实时神经网络和优化能力能够得到符合经济目标的控制决策,例如:最大的生产量或是能源、稀有材料等的最小消费等。
通过NeurOn-Line构建的实时应用可以为企业实现:
n 探测和响应可能导致神经网络进行非正确分析的异常数据
n 通过对真实和预测的结果的比较,确认传感器
n 通过神经网络预测的结果探测错误和异常的过程
n 实时地给予操作员建议,告诉他们如何对通过神经网络分析探测到的异常情况做最好的处理
成功案例
Lafarge –大型燃烧装置闭环控制系统
n 应用超过40余套
n 降低燃烧能耗5%
n 提高产热稳定性,延长装置寿命
n 降低50%的过程波动
n 使控制操作从每次都需要手工调试转变为数星期无需人工干预的自动控制,操作员人工控制次数从130次/天降低到6次/天
中国建材集团—基于G2实施窑温智能控制
根据进料对窑温影响,基于MPC实施综合控制烧成带温度,有效
n 提高产品质量
n 降低能耗5~7%
n 减少操作员的失误率,有效的降低企业运营成本
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