燃煤锅炉飞灰含碳量的BP神经网络模型

发布时间：2017-08-08 01:19

  本文关键词：燃煤锅炉飞灰含碳量的BP神经网络模型

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【摘要】：燃煤锅炉是复杂的多变量系统,其飞灰的含碳量形成机理复杂,不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大,测试工况有限等缺点;燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量,其相互耦合,导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱,应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性,因此,人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据,采用3层BP(back propagation)神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证,该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0.19%~0.50%,预测效果良好。测试结果表明,建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据,也能够较好的逼近非验证样本数据,具有良好的泛化能力。
【作者单位】： 中国海洋大学工程学院;
【关键词】： 飞灰 燃煤锅炉 BP神经网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51679225;51276174)
【分类号】：TP183;TK229.6
【正文快照】： 0引言飞灰含碳量是影响锅炉热效率的重要指标之一,影响燃煤锅炉飞灰含碳量的因素多且杂,包括煤种、锅炉设计结构、运行参数等,所以采用简单的公式无法对其进行估算。国内外已发展了多种飞灰含碳量的检测方法,主要有物理测量方法和软测量方法两大类。物理测量方法分为燃烧失重

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