基于神经网络的锅炉系统漏风状况监测与诊断

• 作者: 何祖威 王广军 陈红
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 锅炉 漏风 诊断
• 年，卷（期）: 2002,（11）
• 所属期刊栏目: 热力工程
• 页码范围: 141-145
• 页数: 5页
• 分类号: TP271
• 字数: 3938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2002.11.031

摘要

在线确定锅炉系统各区域的漏风状况是锅炉系统节能潜力诊断及经济性分析的一项重要内容,但对此目前尚无有效的方法.该文从锅炉系统能量平衡关系出发,构造了用于锅炉各主要区域漏风状况在线监测与诊断的人工神经网络系统.仿真试验表明:利用该诊断系统可以借助于现场的常规测点对系统各主要区域的漏风状况进行在线地监测与诊断;由于神经网络模型所固有的泛化功能,即使在测量信息不完备或存在明显的测量误差等情况下,上述的诊断系统仍然可以提供有意义的诊断结果;利用电厂锅炉现有的常规测点,通过合理选取神经网络的输入向量以及合理组织网络的训练样本,可以实现系统漏风状况的在线监测与诊断.上述研究结果对于提高电厂锅炉的运行经济性具有重要的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何祖威	重庆大学动力工程学院	77	763	15.0	21.0
2	陈红	重庆大学动力工程学院	45	478	13.0	20.0
3	王广军	重庆大学动力工程学院	49	546	14.0	21.0