基于改进算法的锅炉燃烧系统的经济性研究

• 作者: 张赫 李娜 李泽滔
• 来源期刊: 现代机械
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 PSO算法 BP算法 动态递归神经网络辨识 烟气含氧量 经济燃烧
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 设计、研究、分析
• 页码范围: 29-31,74
• 页数: 4页
• 分类号: TP118
• 字数: 3011字
• 语种: 中文

摘要

针对锅炉燃烧系统的非线性、时变性和强耦合的特点,传统的控制方法的控制精度不高、自适应能力差等,提出了一种改进的模糊神经网络控制算法,对烟气含氧量进行控制.为克服常规算法的缺陷,将BP算法和粒子群PSO算法二者相结合,充分利用PSO算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索能力.另外引入了动态递归神经网络,对系统模型进行在线辨识,从而提高了网络的训练效率和控制器的控制效果,使系统达到经济燃烧.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李泽滔	贵州大学电气工程学院	54	194	7.0	11.0
2	李娜	贵州大学电气工程学院	9	21	3.0	4.0
3	张赫	贵州大学电气工程学院	4	5	1.0	2.0