【摘 要】
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研究煤灰的结渣特性是预测和诊断电站锅炉炉内结渣故障的第一步。综合应用模糊数学和神经网络的知识构造了一个模糊神经网络模型，用以判别煤灰的结渣特性。该方法是对已有的单
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研究煤灰的结渣特性是预测和诊断电站锅炉炉内结渣故障的第一步。综合应用模糊数学和神经网络的知识构造了一个模糊神经网络模型，用以判别煤灰的结渣特性。该方法是对已有的单一指标判别法和用模糊数学方法进行多个指标判别的改进。计算结果表明，该方法具有诊断速度快、结果准确的特点，为进一步研究煤灰结渣综合判别指标提供了一个新的途径。
Studying the slagging characteristics of coal ash is the first step in predicting and diagnosing slag slagging in power plant boilers. Based on the knowledge of fuzzy mathematics and neural network, a fuzzy neural network model is constructed to judge the slagging property of coal ash. The method is to improve the discriminant method of the existing single index and discriminate multiple indexes by fuzzy mathematics method. The calculation results show that this method has the characteristics of quick diagnosis and accurate result, which provides a new way for further research on comprehensive judgment index of slagging.
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