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基于声学测温与神经网络的炉膛污染在线监测研究

作　者: 邓喆
导　师: 安连锁
学　校: 华北电力大学
专　业: 工程热物理
关键词: 锅炉吹灰在线监测污染系数 BP神经网络
分类号: TK224.9
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 5次
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内容摘要

锅炉受热面污染是影响锅炉安全运行的因素之一,在线监测锅炉受热面污染是解决此问题的方法。本文以燃煤机组锅炉炉膛受热面污染为研究对象,以解决如何在线监测炉膛受热面整体和分区段污染为目的,详细阐述了声学测温原理及其应用,同时并有针对性地阐述了神经网络中广泛应用的BP神经网络原理、构建、训练及仿真,根据锅炉燃烧的复杂性及电厂DAS数据库数据多样性,建立BP神经网络模型预测炉膛清洁时烟气温度,依据声学测温装置安装位置的不同,建立炉膛整体或分区段污染在线监测模型,利用声学测温装置测量炉膛实际时烟气温度,以基于温商的污染系数反应炉膛整体或分区段污染程度,通过离线试验验证模型的可行性。为了模型便于实际应用,利用Matlab计算软件、SQL server数据库和BP神经网络开发了基于声学测温与神将网络的炉膛整体和分区段污染在线监测系统。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-14
  1.1 锅炉受热面积灰和结渣机理  9-10
  1.2 锅炉水冷壁污染对锅炉的影响  10-11
  1.3 锅炉受热面污染在线监测的国内外研究现状  11-13
  1.4 课题研究内容  13-14
第2章声学测温与BP神经网络原理  14-29
  2.1 声学测温单路径原理  14-17
    2.1.1 平面波的波动方程  15
    2.1.2 平面波的运动方程  15-16
    2.1.3 温度与声波速度的关系式  16-17
  2.2 声学测温多路径原理  17-18
  2.3 单路径声学测温试验研究  18-21
    2.3.1 冷态试验  19
    2.3.2 热态试验  19-21
  2.4 神经网络原理  21-25
    2.4.1 BP神经网络的基本原理  22-23
    2.4.2 BP神经网络的设计技巧  23-24
    2.4.3 BP神经网络的缺点  24-25
  2.5 BP神经网络的Matlab设计  25-28
    2.5.1 BP神经网络的构建  25
    2.5.2 BP神经网络的训练  25-26
    2.5.3 BP神经网络的仿真  26
    2.5.4 BP神经网络的训练样本  26-28
  2.6 本章小结  28-29
第3章炉膛整体和分区段污染监测的原理和方法  29-44
  3.1 传统污染系数  29-30
  3.2 基于温商的污染系数的炉膛整体和分区段污染监测原理  30-33
    3.2.1 基于温商的污染系数  30-32
    3.2.2 炉膛整体与分区段监测原理  32-33
  3.3 炉膛整体和分区段污染监测的离线试验研究  33-41
    3.3.1 锅炉主要参数  33
    3.3.2 BP神经网络的设计  33-35
    3.3.3 基于Matlab的神经网络模型实现  35
    3.3.4 炉膛整体污染监测离线试验结果  35-38
    3.3.5 炉膛分区段污染监测离线试验结果  38-41
  3.4 临界污染系数  41-43
    3.4.1 实验法  41-42
    3.4.2 公式法  42-43
  3.5 本章小结  43-44
第4章炉膛整体和分区段污染在线监测系统  44-53
  4.1 硬件构成  44
  4.2 软件集成  44-48
    4.2.1 数据库简介  45-46
    4.2.2 Matlab编程  46-48
  4.3 计算过程  48
  4.4 软件介绍  48-51
    4.4.1 软件界面介绍  49-51
  4.5 课题成果的作用  51
  4.6 本章小结  51-53
第5章总结与展望  53-55
  5.1 总结  53-54
  5.2 展望  54-55
参考文献  55-58
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果  58-59
致谢  59

基于声学测温与神经网络的炉膛污染在线监测研究

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