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基于神经网络的飞灰含碳量软测量模型及实现

乔源  王建峰  杨永存  赵文杰  
【摘要】:飞灰含碳量的准确测量是提高锅炉燃烧效率的基础,针对目前飞灰含碳量测量装置速度、精度不理想的情况,提出了基于互信息变量选取的神经网络飞灰含碳量预测模型,并通过PLC和上位机组合的方式对神经网络进行在线监控。首先,介绍了锅炉燃烧机理,针对影响飞灰含碳量的因素进行分析,对机理分析得到的影响因素通过互信息进行选取,得到飞灰含碳量软测量模型建立所需要的辅助变量;然后针对选取得到的辅助变量进行数据预处理,包含数据去重、数据滤波、去异常值等,以处理之后的数据为输入建立神经网络模型;最后,通过PLC的SCL语言对建立的神经网络模型进行编程实现,并通过上位机组态软件WinCC进行飞灰含碳量进行在线监控。结果表明本文所建立的动态模型相较于传统的飞灰含碳量静态神经网络模型具有更高的实用性和准确性,可对现场采集的数据进行实时计算得到飞灰含碳量值并进行校正; PLC测量装置有着良好的预测精度与较高的预测速度,能够用于现场飞灰含碳量测量。

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