【摘 要】
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本文以某厂德士古水煤浆气化装置气化炉炉膛温度的测量为研究对象，主要研究气化炉炉膛温度的间接测量问题。对气化炉炉膛温度的测量一直是困扰着大家的一个难题，目前多是采用高
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本文以某厂德士古水煤浆气化装置气化炉炉膛温度的测量为研究对象，主要研究气化炉炉膛温度的间接测量问题。对气化炉炉膛温度的测量一直是困扰着大家的一个难题，目前多是采用高温热电偶来进行测量，但其使用时间较短，维修、维护费用较高。针对这一问题，本文以德士古水煤浆气化炉炉膛温度为研究对象，采用了主元分析方法、混沌优化算法、微粒群优化算法等与BP和RBF神经网络相结合，建立了气化炉炉温软测量模型；研制了德士古水煤浆气化装置气化炉炉膛温度软测量系统，介绍了该软测量系统项目的具体实施。该系统已投入运行，德士古水煤浆气化炉炉温的软测量精度满足生产要求，取得了较好的应用效果。
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