CORC  > 清华大学
基于NNARMAX辨识的最佳含氧量自主寻优
黄超 ; 徐向东 ; HUANG Chao ; XU Xiangdong
2010-06-08 ; 2010-06-08
关键词锅炉燃烧优化 热工过程 NNARMAX辨识 最佳含氧量 boiler burning optimization thermal process NNARMAX (NN-based AutoRegressive, Moving Average, eXternal input) identification optimal oxygen-content parameter TK227.1
其他题名Self-determined optimal oxygen-content setting based on NNARMAX identification
中文摘要针对热工过程机理建模存在的局限性,以及常规含氧量设定准则确定中存在的问题,利用锅炉燃烧子系统在长期运行过程中积累的大量历史数据,采用NNARMAX(NN-based AutoRegressive,Moving Average,eXternal input)辨识结合网络结构优化方法对运行数据进行辨识,得到能够描述含氧量以及其他锅炉运行参数同主蒸汽流量之间复杂的动态耦合关系的模型。利用该模型实现最佳含氧量给定自主寻优,并且用于某厂75t/h锅炉燃烧优化调节系统中,取得了良好的工程应用效果。; Current empirical models do not accurately predict thermal processes and the optimium oxygen content in industrial boilers. An improved dynamic nonlinear model based on NNARMAX (NN-based AutoRegressive, Moving Average, eXternal input) identification and neural network structure reinforcement was developed from abundant existing historical data to more accurately reflect the dynamic coupling between the main steam flow, the oxygen content and other key parameters in simulations and field tests. Tests using the burner control system of a 75 t/h boiler demonstrated that the optimal dynamic oxygen content is accurately determined by the nonlinear model.; 国家自然科学基金资助项目(50323002)
语种中文 ; 中文
内容类型期刊论文
源URL[http://hdl.handle.net/123456789/50325]  
专题清华大学
推荐引用方式
GB/T 7714
黄超,徐向东,HUANG Chao,等. 基于NNARMAX辨识的最佳含氧量自主寻优[J],2010, 2010.
APA 黄超,徐向东,HUANG Chao,&XU Xiangdong.(2010).基于NNARMAX辨识的最佳含氧量自主寻优..
MLA 黄超,et al."基于NNARMAX辨识的最佳含氧量自主寻优".(2010).
个性服务
查看访问统计
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。


©版权所有 ©2017 CSpace - Powered by CSpace