关于新钢钒的信息

新钢钒炼铁厂2006年圆满收局

2006年,新钢钒炼铁厂坚持“稳定均衡、经济高效”的生产组织原则,全年共完成生铁产量544.38万吨,同比提高120余万吨,创历史最好水平;以吨铁成本为代表的各项主要经济技术指标,也较上一年得到了大幅度优化,全年工作圆满收局。

06年攀钢钒制品同比增产14.57%

 2006年,攀宏钒制品厂克服产量任务重、环保压力大、技改项目多等诸多困
难,精心组织生产。经过全厂职工的奋力拼搏,全年氧化钒产量创历史最好水平,
超额完成公司下达的氧化钒产量目标,比2005年增产14.57%。

攀枝花资源丰富,钒(以金属钒计)储量达884.5万吨,占世界的11.6%,占中国的62.5%,其潜在经济价值高达6.25万亿美元。钛资源储量达8.7亿吨,占全国储量的94%、世界储量的35%。  2005年,钒钛产品的市场价格是每吨30—50万元,钢每吨为5000元,二者之差最高时达百倍之巨。同年,攀钢钒产业以不到5%的资产,不到1万吨的产量,创造出可与600万吨钢的利润相媲美的效益。40年来,攀枝花的主打产品是钢铁,钒钛为副产品。今日攀枝花,钒钛升帐为帅,钢铁为将。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值