基于遗传算法-BP神经网络的飞灰含碳量和NOx的研究

基于遗传算法-BP神经网络的飞灰含碳量和NOx的研究

论文摘要

遵照火电厂锅炉燃烧既要提高效率又要降低NOx排放量的要求,本文对遗传算法和BP神经网络在煤粉锅炉燃烧过程中的应用进行了研究。通过采用遗传算法和BP神经网络建立网络模型,以锅炉负荷、挥发分、烟气含氧量、低位发热量、碳基、氮基等12个影响因素作为输入层的输入量,以NOx排放量和飞灰含碳量作为输出层的输出量,对某电站煤粉锅炉的NOx排放量和飞灰含碳量进行了预测。通过对预测结果的分析对比可知,该方法在收敛速度和精度方面均符合在线监测的要求。

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 氮氧化物排放量的软测量技术
  • 1.2.2 飞灰含碳量的软测量技术
  • 1.3 本文内容安排
  • 第二章 神经网络及遗传算法简介
  • 2.1 神经网络简介
  • 2.1.1 生物神经元的结构与功能特点
  • 2.1.2 人工神经网络发展史简介
  • 2.1.3 人工神经元模型
  • 2.1.4 神经网络的结构及工作方式
  • 2.1.5 神经网络的学习
  • 2.2 神经网络的特点
  • 2.3 BP神经网络模型
  • 2.3.1 BP神经网络概述
  • 2.3.2 BP网络的学习算法
  • 2.3.3 BP网络的优点及缺陷
  • 2.4 遗传算法简介
  • 2.4.1 遗传算法简介
  • 2.4.2 遗传算法的特点及基本步骤
  • 2.4.3 遗传算法在神经网络方面的优化
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 飞灰含碳量和氮氧化物排放量预测模型的实现
  • 3.1 对飞灰含碳量的影响因素
  • 3.1.1 燃烧器摆角位置对飞灰含碳量的影响
  • 3.1.2 过量空气系数对飞灰含碳量的影响
  • 3.1.3 挥发分对飞灰含碳量的影响
  • 3.2 对氮氧化物生成的影响因素
  • 3.2.1 锅炉负荷变化对氮氧化物排放的影响
  • 3.2.2 过量空气系数变化对氮氧化物排放的影响
  • 3.3 飞灰含碳量和氮氧化物排放量预测的BP神经网络模型
  • 3.3.1 隐层数目及隐层节点的确定
  • 3.3.2 数据的预处理
  • 3.3.3 停止网络训练准则的确定
  • 3.4 用遗传算法学习神经网络的权值
  • 3.4.1 目标函数的制定
  • 3.4.2 编码方式
  • 3.4.3 适应度定义
  • 3.4.4 遗传操作的设定
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 在线监测结果分析以及算法对比
  • 4.1 单纯的BP神经网络训练
  • 4.1.1 飞灰含碳量的监测结果分析
  • 4.1.2 氮氧化物排放量的监测结果分析
  • 4.2 遗传算法和BP神经网络耦合模型的训练
  • 4.2.1 飞灰含碳量的监测结果分析
  • 4.2.2 氮氧化物排放量的监测结果分析
  • 4.3 总结
  • 第五章 结论与展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在学期间发表的学术论文和参加科研情况
  • 相关论文文献

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    • [2].基于BP神经网络的涡轴发动机故障诊断研究[J]. 智库时代 2019(52)
    • [3].基于BP神经网络的磁流变阻尼器逆向模型研究[J]. 海军工程大学学报 2019(06)
    • [4].基于BP神经网络的电梯噪声评价方法[J]. 数字技术与应用 2019(12)
    • [5].基于BP神经网络和支持向量机的荨麻疹证候分类探讨[J]. 广州中医药大学学报 2020(03)
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    • [7].基于BP神经网络的虚拟机评估[J]. 数字通信世界 2020(01)
    • [8].基于BP神经网络的科研项目经费管理风险评估[J]. 财务与会计 2019(22)
    • [9].基于BP神经网络的断层封闭性评价[J]. 复杂油气藏 2019(04)
    • [10].基于BP神经网络识别的曲堤油田低阻油层研究[J]. 宁夏大学学报(自然科学版) 2020(01)
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