燃煤循环流化床锅炉模型化的人工神经网络方法

采用多层前向型神经网络，对燃煤循环流化床锅炉模型化进行了研究。以机理数学模型产生的数据样本对神经网络进行训练，结果表明，训练后的神经网络不仅可以精确地再现机理数学模型现有计算结果，而且可以比较精确地和机理模型一样对锅炉的性能进行预测。由于神经网络模型预测时间极短，并且可以不断随着新的数据样本进行自适应学习，从而为循环流化床锅炉的模型化及其实时应用（如实时训练仿真器、模型预测控制等）提供一个有效的新途径。