燃煤锅炉飞灰含碳量的BP神经网络模型

• 作者: 梅宁 袁瀚 赵健
• 来源期刊: 热科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 飞灰 燃煤锅炉 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 499-504
• 页数: 6页
• 分类号: TK39
• 语种: 中文
• DOI: 10.13738/j.issn.1671-8097.2016.06.012

摘要

燃媒锅炉是复杂的多变量系统,其飞灰的含碳量形成机理复杂,不能用简单的数学公式估算.现场实妒测试这些数据具有工作量大,测试工况有限等缺点;燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的舍碳量,其相互耦合,导致分析数据过程困难.神经网络建模将燃煤锅炉视为黑籍,应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性,因此,人工神经网络应用广泛.利用燃煤锅炉试验数据,采用3层BP (backpropagation)神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型.通过锅炉的实测数据验证,该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0.19％～0.50％,预测效果良好.测试结果表明,建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据,也能够较好的逼近非验证样本数据,具有良好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梅宁	中国海洋大学工程学院	74	321	9.0	14.0
2	赵健	中国海洋大学工程学院	11	50	4.0	7.0
3	袁瀚	中国海洋大学工程学院	13	14	2.0	3.0