首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

模糊神经网络在锅炉煤种辨识中的应用
引用本文:董实现,徐向东.模糊神经网络在锅炉煤种辨识中的应用[J].清华大学学报(自然科学版),2004,44(8):1092-1095.
作者姓名:董实现  徐向东
作者单位:清华大学,热能工程系,北京,100084
基金项目:国家经贸委最佳节能项目(CaseStudy30)
摘    要:针对目前很多工业锅炉燃烧煤种发生变化时,控制效果下降,燃烧效率降低等问题,设计了一套在线煤种辨识系统,其核心采用模糊神经网络来构建辨识模型,综合了线性辨识方法和非线性神经网络建模方法的优势。能够利用过程历史数据辨识对象模型。利用试验仿真平台对该方法进行了仿真验证,结果显示了该方法辨识误差在2%以内,且具有适应范围广、计算方法简单等优点,该方法还可应用于锅炉其他重要热工参数的软测量,有很高的应用推广价值。

关 键 词:锅炉控制  软测量  模糊神经网络  参数辨识  减法聚类
文章编号:1000-0054(2004)08-1092-04
修稿时间:2003年9月10日

Application of fuzzy-neural network in identifying information of coal in boilers
DONG Shixian,XU Xiangdong.Application of fuzzy-neural network in identifying information of coal in boilers[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2004,44(8):1092-1095.
Authors:DONG Shixian  XU Xiangdong
Abstract:Many industrial boilers' efficiency will reduce when the coal is changed. This paper brings forward a new method to identify information of coal in boilers. The method use fuzzy-neural network to construct a identified-model. It integrates the advantages of linear identifying method and nonlinear neural net. The net is applied to identify coal in boilers using historical data. The experiment is validated on the computer simulation model. The result shows a good identifying effect. The error is below 2%. This method is easy to perform and has broad applied area. It also can be extended for other parameters in boilers. The method has a good applied future.
Keywords:boiler control  softsensing  fuzzy-neural network  parameter identify  fuzzy clustering
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号