【摘 要】
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提出了一种在线测量冷凝器污脏程度的新方法。该方法选取传热端差作为研究对象 ,以神经网络建模技术为基础成功实现冷凝器污脏、工况参数变化对传热端差影响的分离 ,可较准确
【机 构】
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长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南大学电气与信息工程学院
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提出了一种在线测量冷凝器污脏程度的新方法。该方法选取传热端差作为研究对象 ,以神经网络建模技术为基础成功实现冷凝器污脏、工况参数变化对传热端差影响的分离 ,可较准确地实现冷凝器污脏的在线监测。在神经网络建模中 ,采用RBF神经网络描述变工况传热端差变化的非线性过程 ,研究了一种自适应训练算法动态调整网络结构与参数 ,从而获得了结构紧凑、精度较高的测量模型 ,便于实时应用。根据此方法 ,研制了以DSP为核心的测量仪 ,并在不同工况和堵管情况下进行了现场试验 ,试验结果证明了该方法的有效性。
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