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基于神经网络的电站锅炉飞灰含碳量软测量系统
Soft Measurement System Based on Neural Network for The Unburned Carbon in Fly Ash from Utility Boilers
【摘要】 借助于正交试验设计 ,对某台 2 0 0MW机组燃煤锅炉飞灰含碳量特性进行了多工况热态测试 ,获得了数据样本 ,采用基于Levenberg -Marquardt(LM)算法的BP神经网络 ,建立了飞灰含碳量软测量模型 ,通过仿真计算 ,证明了飞灰含碳量软测量模型的正确性和有效性
【Abstract】 With the help of orthogonal design method,the unburned carbon content in the fly ash of a 200MW units burning coal boiler is tested and data specimens have been gained.Taking BP neural network based on Levenberg Marquardt(LM)algorithm,the soft measurement model of the unburned carbon content in the fly ash is established.The soft measurement model is illustrated with simulator calculation.Calculation results have shown the effectiveness and applicability of the soft measurement model.
【关键词】 炉；
BP神经网络；
飞灰含碳量；
软测量；
LM算法；
【Key words】 boiler； BP neural network； the unburned carbon； fly ash； soft measure； LM algorithm；
【Key words】 boiler； BP neural network； the unburned carbon； fly ash； soft measure； LM algorithm；
【基金】 辽宁省自然科学基金资助项目 (No.2 0 0 2 2 0 97)
- 【文献出处】 节能技术 ,Energy Conservation Technology , 编辑部邮箱 ,2004年04期
- 【分类号】TK31
- 【被引频次】60
- 【下载频次】357