基于LM算法的双流化床循环流率预测模型研究

• 作者: 杨新 梁占伟 祁海波 陈鸿伟
• 来源期刊: 动力工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 双循环流化床 颗粒循环流率 提升管 LM算法 送风特性
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 锅炉技术
• 页码范围: 15-20
• 页数: 6页
• 分类号: TK229
• 字数: 3362字
• 语种: 中文

摘要

为准确预测双循环流化床生物质气化的颗粒循环流率Gs,设计并搭建了双循环流化床冷态试验台,研究了提升管流化风速、二次风量、二次风送风方式、二次风口高度及二次风口数量对颗粒循环流率的影响,并建立了基于Levenberg-Marquardt优化算法的BP神经网络预测模型,通过对比找出了最优模型,对颗粒循环流率进行了预测.结果表明：Gs随着提升管流化风速和二次风量的增大而增加,二次风量超过一定值后,增加的趋势变缓;二次风径向引入比切向引入时的Gs大;Gs对二次风口高度的变化十分敏感;应用该BP神经网络模型得出的Gs预测值与试验值的平均偏差为0.07 kg/（m2.s）,平均相对误差仅为0.49%,模型准确地预测了提升管送风特性对颗粒循环流率的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈鸿伟	华北电力大学能源动力与机械工程学院	253	1807	18.0	29.0
2	祁海波	华北电力大学能源动力与机械工程学院	6	31	3.0	5.0
3	梁占伟	华北电力大学能源动力与机械工程学院	19	102	6.0	8.0
4	杨新	华北电力大学能源动力与机械工程学院	31	96	5.0	7.0