【摘 要】
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为了满足锅炉运行高效率低污染的要求,以工业锅炉运行测试数据为基础,结合BP神经网络和锅炉热力计算,建立了一个以工业锅炉运行可调节量为输入,以NOx排放和锅炉效率为输出的混合模型,实现了工业锅炉NOx排放预测和锅炉效率的测算;在建立效率测算模型的过程中,结合炉排结构参数和炉排电机转速给出了一个计算燃料消耗量的方法,解决了燃料消耗量难以测量的问题.这些是本论文工作的创新点.本文在上述模型的基础上,将锅
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为了满足锅炉运行高效率低污染的要求,以工业锅炉运行测试数据为基础,结合BP神经网络和锅炉热力计算,建立了一个以工业锅炉运行可调节量为输入,以NOx排放和锅炉效率为输出的混合模型,实现了工业锅炉NOx排放预测和锅炉效率的测算;在建立效率测算模型的过程中,结合炉排结构参数和炉排电机转速给出了一个计算燃料消耗量的方法,解决了燃料消耗量难以测量的问题.这些是本论文工作的创新点.本文在上述模型的基础上,将锅炉运行测试数据分成训练样本和测试样本两部分,运用调整网络性能函数的正规化方法,对BP网络进行了改进、训练和测试,并将网络测算效率同测试数据计算效率进行了比较;利用训练好的网络,建立了以锅炉效率为优化目标、以送风机转速和炉排电机转速为优化变量的优化模型,采用遗传算法进行了优化,其结果同采用穷举法的结果进行了比较.
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