基于声学测温与人工神经网络的炉膛结渣在线监测方法

• 作者: 安连锁 张世平 李庚生 沈国清 邓喆
• 来源期刊: 现代电力
• 学科: 工学
• 关键词: 结渣 声学测温 BP神经网络 在线监测 炉膛出口烟温
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 发电工程
• 页码范围: 70-72
• 分类号: TM621.2
• 字数: 2560字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2322.2011.04.015

摘要

以某电厂锅炉炉膛结渣问题为研究背景,以实现炉膛受热面结渣监测为目的,提出了基于声学测温与人工神经网络的炉膛结渣在线监测方法.该监测方法结合非接触式测温工具--声学测温装置和BP神经网络,声学测温装置能够实时测量炉膛出口烟温,为炉膛结渣实时在线监测提供了前提条件,利用BP神经网络的非线性映射优点计算炉膛理想出口烟温,提出利用污染系数判断炉膛整体的结渣状况.在某电厂采集数据进行验证,结果表明:声学测温装置测量的炉膛理想出口烟温与BP神经网络预测的炉膛理想出口烟温相对误差在3%左右,能够满足工程要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安连锁	华北电力大学能源动力与机械工程学院	187	2175	24.0	35.0
2	李庚生	华北电力大学能源动力与机械工程学院	13	139	8.0	11.0
3	沈国清	华北电力大学能源动力与机械工程学院	74	698	14.0	22.0
4	张世平	华北电力大学能源动力与机械工程学院	44	291	11.0	14.0
5	邓喆	华北电力大学能源动力与机械工程学院	5	56	5.0	5.0