基于改进BP神经网络的锅炉过热器管壁温度预测研究

摘  要:由于电站锅炉受热管壁长期处于高温状态,当其温度超过所用钢材的许用温度或因长期高温发生蠕变,便会引发各种运行事故。本设计以府谷某电HG-2070/17.5-YM9型亚临界锅炉的末级过热器第22屏#3管壁为研究对象,提出了采用BP神经网络和改进粒子群(PSO)算法优化神经网络对末级过热器#3管壁温度...>>详细

【作  者】刘月正 朱洪伟 焦玉刚

【作者单位】陕西德源府谷能源有限公司,陕西榆林719000

【期  刊】《科技创新与应用》 2017年第31期14-16,18共4页

【关 键 词】亚临界锅炉 末级过热器 BP神经网络 阈值去噪 PSO算法 

【分 类 号】TK223.6

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