首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于神经网络的锅炉低NOx排放系统辨识
引用本文:李凌,余岳峰,吕玮华,曹佳鸣,叶春.基于神经网络的锅炉低NOx排放系统辨识[J].锅炉技术,2003,34(1):68-71.
作者姓名:李凌  余岳峰  吕玮华  曹佳鸣  叶春
作者单位:上海交通大学热能工程系上海,200240
摘    要:影响NOx排放的因素有很多 ,它们与NOx排放量之间属于非线性关系。根据某电厂的现场NOx排放数据 ,建立基于BP算法的神经网络模型 ,对NOx排放的系统进行仿真计算 ,从而确定一个与所测系统等价的模型。并利用BP神经网络建立的仿真模型分析各输入参数与NOx排放量的确切关系

关 键 词:BP网络  低NOx排放  系统辨识
文章编号:CN31-1508(2003)01-0068-04
修稿时间:2002年4月26日

Artificial Neural Network Model Used to Identificate the System of Low NOx Emission
LI Ling,YU Yue feng,LU Wei hua,CAO Jia ming,YE Chun.Artificial Neural Network Model Used to Identificate the System of Low NOx Emission[J].Boiler Technology,2003,34(1):68-71.
Authors:LI Ling  YU Yue feng  LU Wei hua  CAO Jia ming  YE Chun
Abstract:There are many reasons for NOx emission and they belong to a unlinear relationship. An artificial neural network based on BP algorithm is used to identificate the system of NOx emission according to some sample data coming from the power plant. An equal system is found to predict the volume of NOx emisson on some special state and to analyse the relationship between the each factor and the volume of NOx emission.
Keywords:artificial  neural  network  low  NOx  emission  system  identification
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号