对用手操获得的同一时间段的回转窑运行参数进行神经网络训练，当步长达到1219时，其存在的误差为0.0097，小于设定的阀值。当训练好网络结构以后，可以用模糊自动操控获得回转窑的窑头、窑尾喂煤量并作为输入，然后通过模型测试得出5个测试输出，下图则为回转窑分解炉的温度变化曲线：

        通过对比我们可以清楚的知道，手操获得的回转窑分解炉温度曲线和自控所得的分解炉温度曲线基本相同，其存在的较大偏差在0.08，而纵坐标的实际范围为[825,925]，这样一来折算出来为8°。在要求比较严格的情况下，回转窑分解炉温度的偏差是不能超过10°的，因此其是符合回转窑的实际生产工艺要求的。同时我们还可以看出，自动控制温度曲线与手动操作的整体相比较是稍微有些偏低的，经分析其原因在于自动控制时，回转窑的窑头、窑尾喂煤量和手动操作时相比较都有所减少，具体可参考如下：

        （文章源于河南豫晖球磨机,回转窑指定网站：http://www.cnyhks.com/，转载注明出处）
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