NeurOn-Line

NeurOn-Line模塊是一個實時預測質量和過程情況的神經網絡應用軟件。被廣泛應用于模式識別、診斷和決策支持、實時質量管理等領域。

模塊的主要組件包含：

n 向量塊

n 數據集塊

n 訓練塊

n 神經網絡塊

n 增量式再訓練

n 反向傳播神經網絡(BP)

n 徑向基函數神經網絡

n Rho神經網絡

n 自動聯想神經網絡

NeurOn-Line模塊可幫助工程師通過歷史過程數據，快速建立和配置反映生產質量和生產過程關系的神經網絡模型。NeurOn-Line與現有的控制系統一同工作，以便給予操作員對控制過程和產品質量實時的監測。它的實時神經網絡和優化能力能夠得到符合經濟目標的控制決策，例如：最大的生產量或是能源、稀有材料等的最小消費等。

通過NeurOn-Line構建的實時應用可以為企業實現：

n 探測和響應可能導致神經網絡進行非正確分析的異常數據

n 通過對真實和預測的結果的比較，確認傳感器

n 通過神經網絡預測的結果探測錯誤和異常的過程

n 實時地給予操作員建議，告訴他們如何對通過神經網絡分析探測到的異常情況做最好的處理

成功案例

Lafarge –大型燃燒裝置閉環控制系統

n 應用超過40余套

n 降低燃燒能耗5%

n 提高產熱穩定性，延長裝置壽命

n 降低50%的過程波動

n 使控制操作從每次都需要手工調試轉變為數星期無需人工干預的自動控制，操作員人工控制次數從130次/天降低到6次/天

中國建材集團—基于G2實施窯溫智能控制

根據進料對窯溫影響，基于MPC實施綜合控制燒成帶溫度，有效

n 提高產品質量

n 降低能耗5~7%

n 減少操作員的失誤率，有效的降低企業運營成本