基于神经网络的供热燃烧系统检测模型的研究.pdfVIP

基于神经网络的供热燃烧系统 泰 检测模型的研7乙 马文忠郭江艳陈科成杨 珊王艳丽 257061) (中国石油大学(华东)，山东东营 摘要 在供热系统中，锅炉、加热炉等作为主要耗能设备，能量的利用率是一项重要指标，而要 达到能量的高效利用，必须保证燃料与空气的最佳配比，因此，在生产中需要实时对烟气进行检测， 根据所测烟气中氧含量的程度来确定燃烧情况以及对空燃比进行控制，但烟囱中的高温环境降低了氧 化锆氧含量分析仪的使用寿命和检测精度。针对此问题，本文提出了采用软测量分析方法，通过采用 RBF人工神经网络和普通数值拟合方法，开发出了可视化测量软件，对烟气含氧量进行了预测分析。 经过实例计算，验证了该技术的可行性． 关键词：检测模型；RBF；氧含量检测 ResearchOil of DetectionModelHeat CombustionBasedon Supply System NeuralNetworks Ma Guo Chen Yanshan WenzhongdiangyanKecheng Wangyanli Abstract isall in as indicator Energyefficiencyimportant heatingsystems，suchboilers，furnaces，ere． whichare must臼dSUrethatthebestratio devices．We offilelandairtoachieve majorenergy．consuming of effieientuse detectionofsmokemustbe tomakesuretheextentof energy．Therefore．the gained combustionandtheair-fuelratio of reducesthe contr01．However,thehightemperaturechimney oxygen contentof ZircenialifeandmeasurementForthis analyzer accuracy． problem,thispaperpresents measurementand methodsof themethodsofRBFnG,Liiralnetworkand analysis collectingsoftware．Through nurnerical measuremelltsoftwareis thissoftwarecan general fittingmethod,visual developed,and the content．Afteracalculation technical isverified． predicativelyanalyzegas example，thefeas