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基于人工神经网络的中速磨存煤量软测量方法
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2008-12-19
刘润生
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中速磨直吹式制粉系统是火力发电厂锅炉运行稳定的一个重要环节，其磨机内存煤量能否获得可靠监测对发电厂的自动控
制、经济运行和安全生产均有十分重要的意义。通过基于工艺机理知识，分析了中速磨直吹式制粉系统筒内存煤量的各相关因素，提
出了利用人工神经网络进行存煤量软测量的方法，给出了基于BP 改进算法的回归神经网络与延时神经网络综合模型，为中速磨存煤
量的检测提供了新方法。离线训练与计算机仿真结果证实了软测量方法的可行性。
关键词：中速磨煤机 存煤量 软测量 改进算法
存煤量软测量二次变量选择
中速磨煤机磨筒内存煤量是一个受多因素影响，表现出复杂关系的变量。建立中速磨煤机存煤量软测量模型，首先要从工艺机理出发分析与其相关的因素。
软测量模型结构
由于过程参数不可能出现突变，当采样周期足够短，就可以认为系统当前输出仅仅取决于其过去输出，可以建立递归神经元网络，将对象的动态性能引入网络［6］。这种神经网络的问题在于被测参数的历史数据本身存在误差将导致测量失败。延时神经元网络模型用于当前输出只取决于当前输入和过去输入的系统建模［7 ～8］。本文将两种网络结合，如图1 所示，网络引入输出自身的回馈信号，同时采用带延迟线的抽头TDL 将系统过去时刻的输入作为网络输入。
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