基于神经网络的煤气流量测量

【摘要】： 煤气是目前城市居民和企事业单位最主要的燃料,同时也是很多化工产品的原料。煤气流量的检测与控制是加强能源、物料管理、进行经济效益分析、结算和决策的重要依据,也是监控生产过程使其保持优质、安全、提高效率和改善环境的重要手段。随着市场经济的发展和科学技术的进步,管理工作日益强化,对于煤气计量准确性和实时性的要求也越来越高。但是不管采用哪种流量计,往往需要采用补偿措施。由于补偿条件很难用某一标准来衡量,煤气的环境因素不稳定,如果采用传统的线性公式来测量流量,其精度就会收到限制。 随着人工神经网络技术的日益完善,其在工业过程中的非线性和不确定性问题上的解决能力也不断提高。将BP神经网络引入到煤气流量的软测量中,通过煤气流量的主要影响因素:温度、压力和差压,直接推导出煤气流量值。在神经网络结构确定后,通过历史样本数据对网络进行训练,得到需要的网络参数,然后应用到实际煤气流量的预测中,能很好的解决实时性、准确性和通用性的问题。 本论文首先分析了传统煤气流量测量的基本原理以及相应的补偿技术,然后研究了BP人工神经网络的原理和算法,根据煤气流量的影响因素和工业要求,确定BP人工神经网络的结构,设计具体的算法。在昆明市煤气计量站的支持下,取得了网络训练所需的历史样本数据,通过对神经网络的训练,得到了必要的网络参数,最后将神经网络用于煤气流量的测量中。 【关键词】：煤气流量 流量补偿 BP人工神经网络
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TH814
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪言8-12
• 1.1 问题的提出8
• 1.2 流量补偿技术的现状与发展8-9
• 1.3 软测量技术的理论依据9-10
• 1.4 人工神经网络10-12
• 第二章 传统煤气流量的测量12-23
• 2.1 孔板差压流量计12-13
• 2.1.1 可换孔板节流装置12
• 2.1.2 圆缺孔板12
• 2.1.3 多管并联形式12-13
• 2.1.4 煤气管排水和防冻13
• 2.2 煤气参数的信号表达式13-14
• 2.2.1 压力参数13-14
• 2.2.2 温度参数14
• 2.2.3 差压参数14
• 2.2.4 流量参数14
• 2.3 孔板差压流量计读数的计算修正14-18
• 2.3.1 流量计的刻度方程式15
• 2.3.2 读数的计算修正15-18
• 2.4 孔板差压流量计的温度p、压力T补偿建模通式18-19
• 2.5 气体膨胀系数ε的补偿模式19-20
• 2.6 气体压缩系数Z的补偿模式20
• 2.7 其他参数的补偿20-23
• 2.7.1 气体成分变化的修正20-21
• 2.7.2 孔板孔径的修正21-22
• 2.7.3 流量系数α的修正22-23
• 第三章 BP神经网络的基本原理23-30
• 3.1 BP神经元23-24
• 3.2 BP神经网络24-27
• 3.2.1 正向传播24-25
• 3.2.2 反向传播25-27
• 3.3 BP神经网络的训练策略27-30
• 3.3.1 确定BP网络的结构27-28
• 3.3.2 误差的选取28-30
• 第四章 煤气流量计量预测模型的设计与实现30-47
• 4.1 煤气流量预测模型的网络结构30-33
• 4.1.1 输入、输出节点数30
• 4.1.2 网络层数30
• 4.1.3 隐层节点数30-31
• 4.1.4 传递函数31
• 4.1.5 其他参数31
• 4.1.6 软件设计31-33
• 4.2 煤气流量预测模型的设计与实现33-39
• 4.2.1 网络权值、阈值初始化33-34
• 4.2.2 输入数据归一化与输出数据反归一化34-35
• 4.2.3 加权、转移运算35-36
• 4.2.4 均方误差36-37
• 4.2.5 权值调整37-39
• 4.2.6 程序运行39
• 4.3 相关数据的处理39-42
• 4.3.1 导出输入层到隐层权值39-40
• 4.3.2 导出隐层到输出层权值40-41
• 4.3.3 导出神经元的阈值41-42
• 4.3.4 导出网络预测数据42
• 4.4 误差分析42-43
• 4.4.1 系统均方误差分析42-43
• 4.4.2 系统均方误差分析43
• 4.5 煤气流量预测模型的应用43-47
• 第五章 总结与展望47-49
• 致谢49-50
• 参考文献50-53
• 附录53

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