1 / 2
文档名称:

工业用煤粉锅炉燃烧优化控制算法研究的中期报告.docx

格式:docx   大小:10KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

工业用煤粉锅炉燃烧优化控制算法研究的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/15 文件大小:10 KB

下载得到文件列表

工业用煤粉锅炉燃烧优化控制算法研究的中期报告.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【工业用煤粉锅炉燃烧优化控制算法研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【工业用煤粉锅炉燃烧优化控制算法研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。工业用煤粉锅炉燃烧优化控制算法研究的中期报告一、课题研究的背景及意义随着工业的快速发展,工业用煤粉锅炉也在不断地发展和改进。然而,燃煤产生的污染物已经成为了严重的环境问题,因此需要对燃烧过程进行优化控制以减少废气排放和提高能源利用率。当前,针对工业用煤粉锅炉的燃烧优化控制算法研究主要基于传统的PID控制和模糊逻辑控制,在实际应用中存在诸如精度不高、难以升级、控制效果不佳等问题。因此,本课题旨在探索一种基于神经网络的燃烧优化控制算法,以提高燃烧过程中的控制精度和效果。二、,通过对熔融、燃烧区温度和氧气含量等燃烧过程指标的实时监测和分析,自动调节燃烧系统的参数,实现燃烧趋近于最优状态,从而减少废气排放和降低能源损耗。(1)建立神经网络模型本课题将采用BP神经网络对煤粉锅炉燃烧过程进行建模,输入层将包括温度、氧气含量、煤粉供给量等多个指标,输出层将输出煤粉供给量和空气供给量。(2)神经网络模型的训练选取燃烧过程的历史数据进行模型训练,利用反向传播算法对神经网络进行训练。(3)实时监测与控制在实际使用中,通过对燃烧过程中温度、氧气含量等指标的实时监测,调用神经网络模型对燃烧过程进行实时控制。三、后续研究计划目前,本课题已完成神经网络模型的建立和初步训练,并开始进行实时监测与控制的实验。接下来,将继续进行以下工作:,提高预测精度和泛化能力。,探索不同操作条件下的最优控制策略。,进一步提高燃烧过程的控制精度和效果。