神经网络与遗传算法结合的球团竖炉燃烧优化

• 作者: 冯上进 刘飞 张智 王天才 蒋鹭 金保昇 钟文琪 黄山
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 竖炉 神经网络 能耗 NOx污染物排放 遗传算法
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 88-93
• 分类号: TK16
• 字数: 4238字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2012.01.017

摘要

对神经网络与遗传算法结合的球团竖炉燃烧优化方法进行了研究.首先构建了以矿料成分及含水率、相关操作参数以及燃烧室和炉膛温度等16个参数作为输入量,球团竖炉煤气吨耗和NOx污染物排放浓度作为输出量的人工神经网络模型.采用700组现场运行数据作为样本对神经网络进行训练,训练后的模型具有良好的泛化能力和预测精度,煤气吨耗预测误差低于3％且NOx排放浓度的相对误差在5％以内.此外,结合所建模型,采用实数编码的遗传算法,对球团竖炉燃烧进行优化计算,在寻优过程中对煤气吨耗及NOx排放这2个优化分量采用线性加权和的方法转化为单一数值的目标函数.通过选择不同的权重比例得出不同侧重条件下的优化目标函数,并给出该优化函数下寻优所得的操作参量优化控制方案.由所选优化方案数值解可以看出在煤气吨耗上升1.7％的情况下,NOx的排放浓度下降了20.37％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金保昇	东南大学能源与环境学院	80	504	14.0	18.0
2	钟文琪	东南大学能源与环境学院	93	552	15.0	20.0
3	黄山	东南大学能源与环境学院	1	3	1.0	1.0
4	蒋鹭	东南大学能源与环境学院	1	3	1.0	1.0
5	王天才		1	3	1.0	1.0
6	刘飞		1	3	1.0	1.0
7	张智		1	3	1.0	1.0
8	冯上进		1	3	1.0	1.0