简介：摘要：蓄热步进梁式加热炉是轧钢生产线上非常重要的热工设备，针对钢坯的加热过程具有大滞后、大惯性、多变量、强耦合、时变、非线性等特点，传统的机理模型不够灵活，计算复杂，假设条件过多，因此，本文以蓄热步进梁式加热炉为研究对象，开展预测模型的研究工作。在标准粒子群算法的基础上进行了动态自适应调整惯性权重和学习因子的改进，经仿真验证，用该改进粒子群算法优化后，模型的收敛速度和预测精度有了进一步的提高。
基于动态自适应粒子群算法的加热炉钢温模型的研究
