基于模糊神经网络控制算法的高铝球石过程指导看板系统

　　在高铝球石需求量不断增加的今天，如何在单位时间内提高高铝球石产量和成品率成为了企业竞争的焦点。国内高铝球石生产过程中存在诸多不足，如操作程序复杂、生产参数控制不稳定、过程信息监控局限性大、质量不可追溯等，面对上述问题，设计了一套针对双室对流高铝球石炉的看板系统，包括预排产模块、控制参数优化指导模块、过程信息监控模块以及质量追溯模块。本文从钢化过程控制参数优化、钢化过程可视化和高铝球石质量追溯三个方面展开了研究，分析基于经验值方法的控制参数优化的可取之处和缺点，在此基础上，为基于模糊BP神经网络控制算法的控制参数优化提供大量样本，通过在最优控制参数数据库中选择合适的指导参数系，实现系统的自适应功能，同时利用出炉时的高铝球石瑕疵检测反馈信息来更新最优控制参数数据库，实现系统运行控制参数的自更新功能，达到控制参数优化的效果。

　　利用基于优化覆盖的点阵传感器来记录四个炉内有效位置的温度集，通过数值矩阵、曲线等多种显示方式，实现系统过程参数在线监测功能，达到高铝球石过程可视化的效果。分析比较条形码技术与RFID技术，研究RFID防冲突算法，利用射频识别技术，通过对玻璃从订单、生产过程到出厂运输的全程信息跟踪，实现高铝球石质量可追溯功能。运行结果表明，该看板系统拥有可靠性高、控制稳定、技术用工依赖性低等特点，有效地提高了高铝球石的效率和成品率。

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