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基于GRBF神经网络的多级煤气压缩系统建模

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 01:09:47
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基于GRBF神经网络的多级煤气压缩系统建模【摘要】:以某钢厂燃气、蒸汽联合循环发电机组煤气压缩系统为背景,建立以煤水分离器、离心式压缩机和冷却器为核心的多级煤气压缩系统机理模型.采

【摘要】:以某钢厂燃气、蒸汽联合循环发电机组煤气压缩系统为背景,建立以煤水分离器、离心式压缩机和冷却器为核心的多级煤气压缩系统机理模型.采用自适应遗传算法辨识机理模型中某些难以确定的重要参数.由于多级煤气压缩系统的影响因素较多,机理模型预测结果不精确.利用基于广义径向基函数的神经网络补偿机理模型的误差,建立GRBF神经网络和机理模型并联的多级煤气系统的混合模型.试验结果表明相比于机理模型,混合模型有更高的预测精度. 【作者单位】: 东北大学信息科学与工程学院;东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室;
【关键词】煤气系统 机理建模 混合建模 自适应遗传算法 神经网络
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61074074) 国家重点基础研究发展计划项目(2009CB320601)
【分类号】:TF083.4;TP183
【正文快照】: 煤气压缩系统中煤气流量、压力和温度的变化会给整个机组造成很大影响·当煤气流量减少时压缩机会发生喘振,给整个发电机组的安全高效运行造成很大负面影响[1]·现有关于煤气压缩系统建模的文献,仅限于采用过程数据建立其数据模型,这种模型外延性较差·因此,在分析煤气压缩系

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