基于焚烧运行参数的垃圾热值软测量模型

被引：14

作者：

谢承利

陆继东

沈凯

曾勇

机构：

[1] 华中科技大学煤燃烧国家重点实验室

来源：

燃烧科学与技术 | 2007年 / 01期

关键词：

固体废弃物; 在线监测; 小脑神经网络模型; 热值;

D O I：

暂无

中图分类号：

X705 [固体废物的处理与利用];

学科分类号：

083001 [环境科学];

摘要：

在垃圾焚烧过程中,入炉垃圾热值的变化对燃烧的稳定性会产生很大的影响.针对在垃圾焚烧过程中垃圾热值难以在线测量的实际状况,采用基于小脑神经网络的垃圾热值预测模型,利用垃圾发电厂在线运行数据作为输入参数,实现垃圾热值的在线预测.研究表明,该软测量模型具有实时性好、能够预测垃圾热值整体变化趋势等优点.该模型初步应用于某垃圾发电厂,结果表明,其具有较好的实时性与准确度,在垃圾燃烧过程自动控制系统中具有较好的应用前景.

引用

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页数：5

共 6 条

[1]

一种广义模糊小脑模型神经网络及其仿真研究 [J].