基于RBF神经网络的电站锅炉燃烧系统非线性建模

• 作者: 王劭伯 陈新楚 马翔
• 来源期刊: 福州大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 电站 锅炉 燃烧系统 RBF神经网络 非线性建模
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 295-297,306
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 2198字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2243.2004.03.009

摘要

应用RBF神经网络辨识方法建立了锅炉燃烧系统非线性模型,它可在运行中自动学习,适应很大工况范围及锅炉特性的时变性.应用结果表明所建立的模型能有效跟踪锅炉运行特性,具有很好的泛化能力,为锅炉燃烧系统优化控制和在线预测奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈新楚		11	54	4.0	7.0
2	王劭伯	福州大学电气工程与自动化学院	31	262	10.0	15.0
3	马翔		1	20	1.0	1.0