本文關(guān)鍵詞：基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)敏感度分析的飛灰含碳量測(cè)量方法

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【摘要】：飛灰含碳量是反映電站鍋爐燃燒效率的重要指標(biāo),準(zhǔn)確測(cè)量飛灰含碳量有利于監(jiān)測(cè)和調(diào)整鍋爐燃燒,降低煤耗,提高鍋爐運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和安全性。分析了工程上普遍采用的人工取樣、實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)方法以及在線監(jiān)測(cè)儀器所存在的缺陷。研究了以軟測(cè)量和信息融合技術(shù)為代表的人工智能方法的不足,采用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對(duì)的連接權(quán)值、閾值和隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化計(jì)算,以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,并利用Grason敏感性分析算法,對(duì)影響飛灰含碳量的輸入?yún)?shù)進(jìn)行了篩選,實(shí)現(xiàn)了以較少的工況輸入來(lái)有效地測(cè)量輸出。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)實(shí)際樣本進(jìn)行仿真分析和對(duì)比,驗(yàn)證了所用方法具有更好的測(cè)量精度,最后通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比進(jìn)一步驗(yàn)證了該結(jié)論。
【作者單位】： 安徽工業(yè)大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 飛灰含碳量 發(fā)電鍋爐 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 隱層節(jié)點(diǎn) Garson方法
【基金】：安徽省教育廳自然科學(xué)重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2015A058)資助
【分類號(hào)】：TM621.2;TP183
【正文快照】： 1引言節(jié)能環(huán)保是火力發(fā)電鍋爐燃燒優(yōu)化控制的主要目標(biāo),而優(yōu)化控制和核心就是要維持鍋爐燃燒過(guò)程處于最佳工況以提高燃燒效率,以達(dá)到實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)燃燒的目的。燃燒過(guò)程中飛灰可燃物含量則是反映燃煤鍋爐工作效率的重要技術(shù)參數(shù),要實(shí)現(xiàn)鍋爐的經(jīng)濟(jì)燃燒,必須對(duì)其進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)并控制在

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