模糊神经网络在锅炉煤种辨识中的应用

针对目前很多工业锅炉燃烧煤种发生变化时,控制效果下降,燃烧效率降低等问题,设计了一套在线煤种辨识系统,其核心采用模糊神经网络来构建辨识模型,综合了线性辨识方法和非线性神经网络建模方法的优势。能够利用过程历史数据辨识对象模型。利用试验仿真平台对该方法进行了仿真验证,结果显示了该方法辨识误差在2%以内,且具有适应范围广、计算方法简单等优点,该方法还可应用于锅炉其他重要热工参数的软测量,有很高的应用推广价值。