3.1. 系统参数的选取    19
3.2. 各参数同输出量的相关性分析    19
3.3. 蒸汽用量与各输入量的关系    22
3.3.1. 蒸汽实际流量与煤切出量的关系    22
3.3.2. 蒸汽实际流量与干燥机出口气体温度    23
3.3.3. 出口湿度一定，蒸汽实际流量与入口煤湿度的关系    24
3.3.4. 入口湿度一定，蒸汽实际用量与出口煤湿度的关系    25
3.4. 建模方法的选择    25
3.5. 神经网络简介    26
3.5.1. 神经网络的特性    26
3.5.2. BP神经网络    26
3.6. 用MATLAB软件实现神经网络建模    27
3.7. 神经网络的归一化处理    27
3.8. 确定神经网络的结构    28
3.8.1. BP网络层数的确定    28
3.8.2. BP网络节点数的确定    28
3.8.3. 神经元上的传递函数选取    31
3.8.4. BP网络训练算法的选取    32
3.8.5. 神经网络训练中的学习率和初始点选取    34
3.9. 煤料水分控制模型的建立    34
3.9.1. 模型输入输出量取值范围的确定    34
3.9.2. 神经网络的训练    34
3.9.3. 训练数据的选取    35
3.10. 最初模型的建立    37
3.11. 模型的修正    38
3.12. 试验设计方法（DOE）在本系统中的应用    44
3.13. 运行结果分析    47
3.14. 出口煤在一定范围内设定时，蒸汽用量的预测模型探讨    47
4. 结论    50
致谢    51
参考文献    52
1.    绪论
1.1.     煤料水分控制系统的作用
煤调湿工艺[1]是一种炼焦用煤的预处理技术，是“装炉煤水分控制工艺”的简称，即通过炼焦煤在焦炉外的干燥来降低并稳定装炉煤的水分，以达到降低炼焦能耗、提高焦炉生产能力、改善焦炭质量和稳定焦炉操作的一项技术。
煤调湿工艺是通过直接或间接加热来降低并稳定控制入炉煤的水分[2]，与煤干燥的区别在于不追求最大限度地去除入炉煤的水分，只追求相对稳定的水分含量，既可达到增加效益，又不因水分过低而引起焦炉和回收系统操作的困难。
煤调湿工艺的目的在于其后续的炼焦工艺，为炼焦过程节省能源、减少污染并提高生产效率和焦炭质量。
 
影响焦炉热效率和炼焦耗热量的因素很多[3]，主要有：
1) 温度操作制度。
2) 焦炉供热燃烧空气过剩系数。
3) 煤的水分。减少装入煤水分是降低炼焦耗热量的有效途径。要想降低配煤水分，主要是加强煤厂管理，搞好防水、排水工作。此外，保持稳定的配煤水分，可确保焦炉正常操作，从而避免因煤水分的波动，造成调火工作跟不上，从而产生焦饼过火或不熟，最后导致推焦困难而增加炼焦耗热量。
4) 加热煤气种类。
5) 焦炉周转时间。
其中水分变化不仅对焦炭的质量和数量、焦炉加热制度有影响，而且对炼焦耗热量有较大影响。以萍乡焦化公司[4]为例，入炉煤水分每增加1%，每小时能耗将增加7千卡。当配煤水分波动频繁时，为保证正常生产，势必采用较高的标准火道温度，这就会进一步增加炼焦耗热量。目前炼焦生产所用炼焦煤的水分一般都在10~15 %，如果焦炉装炉煤含水量以10 %计，年产100万t焦炭的焦化厂每年就有10万吨水进入焦炉，消耗了大量煤气热能，造成煤气资源的浪费，因此降低配煤水分就显得更重要。目前主要方法有：加强煤场管理以实现煤料的均匀化，采用煤干燥工艺和采用装炉煤的调湿技术等，这些都收到一定效果。 基于神经网络理论的煤调湿系统建模与控制(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_3250.html