電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>測試測量論文>基于人工神經網絡的中速磨存煤量軟測量方法

基于人工神經網絡的中速磨存煤量軟測量方法

2512832 2008-12-19 | rar | 333 | 次下載 | 2積分

資料介紹

中速磨直吹式制粉系統是火力發電廠鍋爐運行穩定的一個重要環節，其磨機內存煤量能否獲得可靠監測對發電廠的自動控
制、經濟運行和安全生產均有十分重要的意義。通過基于工藝機理知識，分析了中速磨直吹式制粉系統筒內存煤量的各相關因素，提
出了利用人工神經網絡進行存煤量軟測量的方法，給出了基于BP 改進算法的回歸神經網絡與延時神經網絡綜合模型，為中速磨存煤
量的檢測提供了新方法。離線訓練與計算機仿真結果證實了軟測量方法的可行性。
關鍵詞：中速磨煤機存煤量軟測量改進算法

存煤量軟測量二次變量選擇
中速磨煤機磨筒內存煤量是一個受多因素影響，表現出復雜關系的變量。建立中速磨煤機存煤量軟測量模型，首先要從工藝機理出發分析與其相關的因素。

軟測量模型結構
由于過程參數不可能出現突變，當采樣周期足夠短，就可以認為系統當前輸出僅僅取決于其過去輸出，可以建立遞歸神經元網絡，將對象的動態性能引入網絡［6］。這種神經網絡的問題在于被測參數的歷史數據本身存在誤差將導致測量失敗。延時神經元網絡模型用于當前輸出只取決于當前輸入和過去輸入的系統建模［7 ～8］。本文將兩種網絡結合，如圖1 所示，網絡引入輸出自身的回饋信號，同時采用帶延遲線的抽頭TDL 將系統過去時刻的輸入作為網絡輸入。