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题名锅炉飞灰BP-WA算法优化控制策略
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作者
章家岩
陈雨薇
宋澜波
冯旭刚
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机构
安徽工业大学电气与信息工程学院
湖南华菱涟源钢铁有限公司能源总厂
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出处
《湖北大学学报（自然科学版）》
CAS
2022年第5期514-521,共8页
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基金
安徽省自然科学基金(1908085ME134)资助。
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文摘
针对锅炉飞灰含碳量在线测量参数多变、惯性大等问题,设计一种改进型BP神经网络飞灰含碳量预测模型.通过主元分析法分析各燃烧工况与飞灰含碳量的关系,利用信息熵将标准BP神经网络中的误差函数进行改进,以抑制输入样本中的干扰噪声,并采用主元分析法筛选模型中输入参数,精简网络模型.结合所提出的改进型BP-WA(BP神经网络-狼群算法)优化控制策略对锅炉燃烧运行工况进行优化控制仿真研究,结果表明:采用改进型BP-WA优化控制策略优化飞灰含碳量前后,锅炉飞灰含碳量预测与标准BP网络模型方法相比,均方误差降低0.012 1;飞灰含碳量降低3.50%,提升了锅炉运行的稳定性.
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关键词
飞灰含碳量
BP神经网络
主元分析
燃烧优化
狼群算法
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Keywords
carbon content in fly ash
BP neural network
principal component analysis
combustion optimization
wolf pack algorithm(wa)
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分类号
TP318
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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