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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
引用本文:李智,蔡九菊,郭宏.基于神经网络的电站锅炉飞灰含碳量软测量系统[J].节能技术,2004,22(4):6-7.
作者姓名:李智  蔡九菊  郭宏
作者单位:1. 东北大学热能系,辽宁,沈阳,110006
2. 阜新发电厂,辽宁,阜新,123003
基金项目:辽宁省自然科学基金资助项目 (No.2 0 0 2 2 0 97)
摘    要:借助于正交试验设计,对某台200MW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。

关 键 词:神经网络  热电站  燃煤锅炉  飞灰含碳量  软测量系统  LM算法
文章编号:1002-6339(2004)04-0006-02
修稿时间:2004年4月3日

Soft Measurement System Based on Neural Network for The Unburned Carbon in Fly Ash from Utility Boilers
LI Zhi ,CAI Jiu-ju ,GUO Hong.Soft Measurement System Based on Neural Network for The Unburned Carbon in Fly Ash from Utility Boilers[J].Energy Conservation Technology,2004,22(4):6-7.
Authors:LI Zhi  CAI Jiu-ju  GUO Hong
Affiliation:LI Zhi 1,CAI Jiu-ju 1,GUO Hong 2
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.
Keywords:boiler  BP neural network  the unburned carbon  fly ash  soft measure  LM algorithm
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