中心提升管内循环流化床颗粒循环流率试验与BP神经网络预测研究

发布时间：2017-07-13 18:00

  本文关键词：中心提升管内循环流化床颗粒循环流率试验与BP神经网络预测研究

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【摘要】：自行设计并搭建中心提升管内循环流化床冷态试验台,就提升管风速、鼓泡床风速、鼓泡床静床高、床料平均粒径几方面因素对颗粒循环流率的影响进行系统的试验研究。试验结果表明:对于给定的床料,颗粒循环流率随两床风速的增大而增大;固定两床风速,颗粒循环流率随鼓泡床静床高的增大而增大,随物料平均粒径的增大而减小。利用Matlab神经网络工具箱,建立3层BP神经网络颗粒循环流率预测模型。预测结果表明:在隐含层神经元数量为6时,误诊率最小,预测相对误差在±9%以内,网络性能最优,能较好地预测颗粒循环流率。
【作者单位】： 国网河北省电力公司电力科学研究院;河北华电石家庄鹿华热电有限公司;电站设备状态监测与控制教育部重点实验室(华北电力大学);
【关键词】： 内循环流化床 提升管 颗粒循环流率 预测 BP神经网络
【基金】：国家自然科学基金(50876030) 高校博士点基金(20090036110008)
【分类号】：TK6;TK175;TP183
【正文快照】： 3.电站设备状态监测与控制教育部重点实验室(华北电力大学),保定071003)0引言近年来出现了各种内循环流化床气化炉,根据其结构形式大致可分为中心提升管内循环流化床、隔板式内循环流化床和并列双流化床等[1~3]。中心提升管内循环流化床(DT-ICFB)相比于其他内循环流化床,结构

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本文编号：537820