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本文以燃煤锅炉为研究对象,在原有的监测原理基础上改进了锅炉受热面积灰、结渣在线监测系统,以指导机组的安全和经济运行。研究中监测参数选用灰污特征参数。文中锅炉运行的工况因素中包含了“氧量”参数,有利于现场实施。利用电厂DAS中现有数据,用改进BP算法的神经网络训练样本以预测各工况下受热面的清洁吸热;计算得到相应工况的实际吸热,最终求得受热面的灰污特征参数。水冷壁实际吸热的计算程序是用经典的牛顿迭代法完成的。本文将实时数据和历史数据分开,本地数据库应用SQL Server系统并ODBC访问方法,优化了系统运行速度。本文考虑了训练样本的准确性和采集时间误差,提高了锅炉受热面积灰结渣在线监测系统的精度。