基于遗传神经网络敏感度分析的飞灰含碳量测量方法

发布时间：2017-07-31 06:02

  本文关键词：基于遗传神经网络敏感度分析的飞灰含碳量测量方法

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【摘要】：飞灰含碳量是反映电站锅炉燃烧效率的重要指标,准确测量飞灰含碳量有利于监测和调整锅炉燃烧,降低煤耗,提高锅炉运行的经济性和安全性。分析了工程上普遍采用的人工取样、实验室化验方法以及在线监测仪器所存在的缺陷。研究了以软测量和信息融合技术为代表的人工智能方法的不足,采用遗传神经网络算法,对的连接权值、阈值和隐层节点个数进行了优化计算,以增强网络的泛化能力,并利用Grason敏感性分析算法,对影响飞灰含碳量的输入参数进行了筛选,实现了以较少的工况输入来有效地测量输出。在此基础上,通过实际样本进行仿真分析和对比,验证了所用方法具有更好的测量精度,最后通过实测数据的对比进一步验证了该结论。
【作者单位】： 安徽工业大学电气与信息工程学院;
【关键词】： 飞灰含碳量 发电锅炉 BP神经网络 隐层节点 Garson方法
【基金】：安徽省教育厅自然科学重点项目(KJ2015A058)资助
【分类号】：TM621.2;TP183
【正文快照】： 1引言节能环保是火力发电锅炉燃烧优化控制的主要目标,而优化控制和核心就是要维持锅炉燃烧过程处于最佳工况以提高燃烧效率,以达到实现经济燃烧的目的。燃烧过程中飞灰可燃物含量则是反映燃煤锅炉工作效率的重要技术参数,要实现锅炉的经济燃烧,必须对其进行在线监测并控制在

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本文编号：597704