【摘 要】
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人工操作排除垃圾焚烧炉故障对操作员要求较高,且自动化程度低。应用BP神经网络方法,采用matlab软件编程建立垃圾焚烧炉过程控制模型,对垃圾焚烧炉两种典型故障的排除进行研
【机 构】
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北京化工大学化学工程学院; 北京紫光泰和通环保技术有限公司;
【基金项目】
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国家863项目子课题(2006AA04Z176)．
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人工操作排除垃圾焚烧炉故障对操作员要求较高,且自动化程度低。应用BP神经网络方法,采用matlab软件编程建立垃圾焚烧炉过程控制模型,对垃圾焚烧炉两种典型故障的排除进行研究。在过程控制模型的建立过程中,采用神经网络集成,提高神经网络模型的泛化能力。最后以49组实际工况数据作为检验样本,检验误差率为7.612%和6.429%.检验结果表明神经网络集成可以提高模型的计算精度,该模型可以用于垃圾焚烧炉过程控制,提高设备的自动化程度。
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