基于RBF神經網絡法的氣化爐爐膛溫度軟測量建模研究與設計

作者：李樂倫,祝祥年,侯倩倩,趙亞芳

摘要：氣化爐內是高溫(一般均超過1 050℃)、高壓(約6.0 MPa)、強腐蝕環境,伴隨著高強度的氣流沖刷,使得測溫元件——高溫熱電偶的工作壽命很短,無法對氣化爐爐膛溫度進行實時監測,導致操作滯后,對氣化爐及生產系統產生巨大的影響,甚至造成氣化爐渣堵,迫使系統停車。通過變量選擇、數據采集與處理,采用RBF神經網絡法建立氣化爐爐膛溫度軟測量模型,并進行效果驗證,誤差分析結果表明該模型能夠有效地指導氣化操作和化工生產。

發文機構：兗礦新疆煤化工有限公司

關鍵詞：神經網絡軟測量多噴嘴氣化爐

分類號： TQ545.1[化學工程—煤化學工程]TP18[自動化與計算機技術—控制理論與控制工程]