基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電站燃煤鍋爐結(jié)渣特性研究.pdf

1、電站燃煤鍋爐的結(jié)渣是個(gè)多發(fā)性問(wèn)題，一直困擾著鍋爐運(yùn)行操作人員，影響鍋爐運(yùn)行的安全性、經(jīng)濟(jì)性及鍋爐可用率。因此，采用有效的方法對(duì)其鍋爐的結(jié)渣特性進(jìn)行可靠預(yù)測(cè)顯得十分重要。
　　 首先，詳細(xì)介紹了鍋爐結(jié)渣特性的影響因素及國(guó)內(nèi)外學(xué)者在燃煤鍋爐結(jié)渣特性評(píng)判方法研究的進(jìn)展，分別從單指標(biāo)和綜合指標(biāo)角度闡述了各評(píng)判方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并分析了各評(píng)判方法準(zhǔn)確率不高的原因。
　　 其次，介紹了模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)。綜合考慮煤種本身特性和

2、鍋爐結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及運(yùn)行工況的影響，確定7個(gè)判別指標(biāo)(軟化溫度t2、硅鋁比SiO2/Al2O3、酸堿比B/A、硅比G、綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)R、無(wú)因次爐膛最高溫度φt以及無(wú)因次實(shí)際切圓直徑φd)作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入。采用6種類(lèi)型的隸屬度函數(shù)，分別將給定樣本的輸入判別指標(biāo)模糊化后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入。本文采用了34組鍋爐樣本，前28組樣本作為訓(xùn)練樣本，后6組樣本作為檢測(cè)樣本。通過(guò)對(duì)比不同隸屬函數(shù)得到的預(yù)測(cè)結(jié)果，按照最大隸屬原則確定鍋爐檢測(cè)樣本的結(jié)渣特性。