生物质燃料成型工艺模糊神经网络预测模型研究

• 作者: 张鑫宇 谷志新
• 来源期刊: 太阳能学报
• 学科: 工学
• 关键词: 生物质燃料 秸秆 成型 模糊神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 1371-1376
• 页数: 6页
• 分类号: TK6|TP183
• 字数: 3997字
• 语种: 中文

摘要

生物质燃料的致密成型过程是一个影响因素多且具有高度非线性的复杂工艺过程,运用传统的建模方法很难建立出精准的预测模型.该文选用秸秆作为生物质原料,通过生产实验,采集样本数据,将粒度、含水率以及成型机压辊间隙作为输入,利用模糊理神经网络可识别、自适应及模糊信息处理于一体的优点,建立网络模型,实现对秸秆燃料的密度及致密成型过程中比能耗的预测.经过实验证明,模型的密度预测最大绝对误差为0.0142 g/cm3,最大相对误差为1.13％,比能耗预测最大绝对误差为1.5604 kWh/t,最大相对误差为2.27％,该预测模型的建立,可实现预测,达到优化生产参数的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷志新	东北林业大学机电工程学院	38	125	6.0	8.0
2	张鑫宇	东北林业大学机电工程学院	2	7	2.0	2.0