基于神經網絡法的氣化爐爐溫軟測量建模研究

作者：李樂倫,李娜

摘要：氣化爐內是高溫(一般均超過1050℃)、高壓(約6.0 MPa)、強腐蝕環境,并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;通過變量選擇、數據采集與處理并采用BP神經網絡法和RBF神經網絡法分別建立氣化爐爐膛溫度軟測量模型,并進行效果驗證;誤差對比分析表明,基于RBF神經網絡法建立的爐膛溫度軟測量模型能夠有效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生產技術科（調度室） 新疆大學資源與環境科學學院

關鍵詞：多噴嘴氣化爐爐溫神經網絡軟測量建模

分類號： TP399[自動化與計算機技術—計算機應用技術]TE963.2[自動化與計算機技術—計算機科學與技術]