回转窑由窑体、支承、传动、密封等部件组成，窑体为一等强度设计的钢制变径圆柱体。安装时呈倾斜状，外包支承滚圈和弹性联接大齿轮，内砌复合耐火保温材料，根据不同的工况和层面，采用硅酸盐、高铝及刚玉砖等不同材料，有较强的耐腐耐磨性能，耐温达1300℃，轻质保温砖可使窑体外壁低于80℃。在改善操作环境的同时，增强了能源的利用，窑内特有的扬料导料结构，使物料在窑内呈抛物状和不等速运动，加大了热交换，使工况更稳定。窑体变频调速，根据物料的不同可在十倍范围内变速。
为解决回转窑密封性差的问题，本公司在窑体两端设计了特殊组合密封，实践证明该结构可使回转窑漏风率低于5%，并可在正30~100P情况下无泄漏，强化了热解效果。
回转窑工作原理：
回转窑一方面是燃烧设备，煤粉在其中燃烧产生热量；同时也是传热设备，原料吸收气体的热量进行煅烧。另外有时输送设备，将原料从进料端输送到出料端。而燃料燃烧、传热及原料运动三者间必须合理配合，才能使燃料燃烧所产生的热量能在原料通过回转窑的时间内及时传给原料，已到达高产、优质、低消耗的目的。
原料颗粒在回转窑内运动情况是比较复杂的。如果假定原料颗粒在窑壁上及原料层内部没有滑动现象时，通常认为原料运动是这样：原料在摩擦力的作用下与窑壁一起像一个整体一样慢慢升起，当转到一定的高度时，即原料层表面与水平面形成的角度等于原料的堆积角时，则原料颗粒在重力的作用下，沿料层滑落下来。由于回转窑有一定倾斜度，而原料颗粒滚动时，沿着斜度的最大方向下降，因此向前移动了一定的距离。
③网络以训练样本来学习训练，以检验样本来检验?
④当网络学习训练精度进一步提高，检验误差增大时，停止训练；
⑤比较神经网络在具有不向隐肯层数时的检验误差，确定合适的隐含层数。
3．样本数据的预处理
通常获取的数据样伞4＼是都能直接用十网络的训练，而需要对原始数据进行
一定的狈处理。
①有些网络存在输出范旧的限制。本文采用的BP网络为输出层转移函数是
纯线性函数Pure比函数的网络，输出范围取[—1，1]，如果训练样本的期望值超111
范围时，就必须村训练样本的期望值进行缩放处理。
②本文网络的隐含层采用的是sigmoid函数、这种函数的特，以是小间部分对输
入的变化比较敏感、而内端对输入的变化反应迟钝，这就意味着转移函数村取值他
同的数据4＼如中司部分映射得精确。为了解决这个问题，常常需要将网络的输入
样本进行压缩处理：
③出于网络的输入样本的取他量级打叫相差较大．也需要将输入的数值都转
换到—1—L之间，即进行归—化处理，避免由量级上的差别影响网络的精度。
数据的预处理方法卞要有标液化法、重新定标法、变换法和比例压缩法等等。
这里介绍一种最为常用的比例压缩法c具体做法是：今策组数据小最大值为人”
最小值为人“归一化前该组数据中的数据x在阳’化后的值为：
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