【摘 要】
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当前锅炉的燃烧优化控制大多还是运行人员根据经验手动进行调整,由于锅炉运行状况复杂多变,运行人员很难从众多的信息中及时对锅炉燃烧状况做出准确判断而进行相应的调整,容易造成燃烧调整的延误,进而导致锅炉运行偏离最佳燃烧状况。温度场能快速反映炉膛的燃烧状况,在对锅炉配煤、配风方式进行调整时,炉内的温度场亦跟着快速变化,研究融合温度场信息的锅炉燃烧优化方法能部分克服燃烧系统延迟造成的影响。目前,基于人工智能
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当前锅炉的燃烧优化控制大多还是运行人员根据经验手动进行调整,由于锅炉运行状况复杂多变,运行人员很难从众多的信息中及时对锅炉燃烧状况做出准确判断而进行相应的调整,容易造成燃烧调整的延误,进而导致锅炉运行偏离最佳燃烧状况。温度场能快速反映炉膛的燃烧状况,在对锅炉配煤、配风方式进行调整时,炉内的温度场亦跟着快速变化,研究融合温度场信息的锅炉燃烧优化方法能部分克服燃烧系统延迟造成的影响。目前,基于人工智能的锅炉燃烧优化方法得到了日益广泛的关注,本文研究融合温度场信息的锅炉燃烧优化专家系统,主要研究内容如下：
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