节点文献

基于神经网络的锅炉低NOx排放系统辨识

Artificial Neural Network Model Used to Identificate the System of Low NOx Emission

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 李凌余岳峰吕玮华曹佳鸣叶春

【Author】 LI Ling, YU Yue feng, LU Wei hua, CAO Jia ming, YE Chun (Department of Thermal Engineering, Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240, China )

【机构】 上海交通大学热能工程系上海交通大学热能工程系 上海200240上海200240上海200240

【摘要】 影响NOx排放的因素有很多 ,它们与NOx排放量之间属于非线性关系。根据某电厂的现场NOx排放数据 ,建立基于BP算法的神经网络模型 ,对NOx排放的系统进行仿真计算 ,从而确定一个与所测系统等价的模型。并利用BP神经网络建立的仿真模型分析各输入参数与NOx排放量的确切关系

【Abstract】 There are many reasons for NOx emission and they belong to a unlinear relationship. An artificial neural network based on BP algorithm is used to identificate the system of NOx emission according to some sample data coming from the power plant. An equal system is found to predict the volume of NOx emisson on some special state and to analyse the relationship between the each factor and the volume of NOx emission.

  • 【分类号】TK39
  • 【被引频次】12
  • 【下载频次】202
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络