CFB机组燃烧过程的非线性动态参数预测模型仿真

• 作者: 孟恩隆 尹少平 王灵梅 董赛男
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: CFB机组 神经网络 主汽压 床温 预测模型
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 工业控制与应用
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 2102字
• 语种: 中文

摘要

针对循环流化床(CFB)锅炉复杂特性下建模困难的情况,借助神经网络良好的非线性映射能力,利用山西某电厂300MW循环流化床机组的运行数据,研究了锅炉燃烧过程的主要参数关系,建立了给煤对主汽压力以及一、二次风对床温参数的非线性动态辨识模型.仿真结果显示预测与实际值误差较小,说明所建立的模型能反映研究对象的实际运行状况,预测模型可以作为下一步预测控制的基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王灵梅		63	851	15.0	27.0
2	尹少平		20	97	5.0	9.0
3	孟恩隆		8	33	3.0	5.0
4	董赛男		2	2	1.0	1.0