基于人工神經網絡回轉式空氣預熱器漏風的智能分析研究.pdf

1、空氣預熱器漏風率是影響空預器效率的一個最重要的因素，但是由于空預器漏風率不僅受到空預器本身制作工藝，密封效果的影響，還受到煙速、煙溫、空氣速度、空氣溫度、煙氣靜壓等諸多運行參數的影響，關系復雜。從局部和短期而言運行參數表現為較強的隨機特征，而從全局和長期而言表現為較強的規(guī)律性。人工神經網絡作為一種計算智能方法，能夠識別和模擬數據的非線性關系，具有可逼近任意非線性函數的學習能力，可以從紛繁復雜的數據中找出其中的規(guī)律。對了解和掌握空預器的運

2、行工作狀況起到十分重要的作用。 本文簡要介紹了神經網絡的發(fā)展及應用，并論述了回轉式空氣預熱器漏風測控系統(tǒng)，提出了本課題的研究內容及研究方法。在分析生物神經元網絡的基本原理和結構的基礎上介紹了人工神經網絡的概念、特征和基本原理，詳細討論了BP網絡和BP算法。對電站鍋爐回轉式空預器的概念和性質及特點進行詳細闡述，并對空預器漏風因素進行分析。通過對網絡參數的選擇、樣本的選取與處理以及網絡結構的選擇和設計，確定了針對回轉式空預器的人工神