基于现场数据和神经网络的主汽温系统建模方法研究

本文提出了一种基于现场数据的建模方法,不同于传统的机理建模,建模时无需知道具体的传递函数和数学模型,只要对过热器运行机理进行简要分析。由此确定影响过热汽温度变化的主要因素,及其对过热汽温影响的延迟时间。通过大量现场数据的训练,使所建模型的输出与实际系统的输出基本吻合;再用部分现场数据对所建模型进行了仿真试验,证明了该建模方法的可行性。在此基础上,应用一种数学方法对用于建模的现场数据进行处理,以达到减少网络输入,减小网络规模,优化这种新的建模方法的目的,有利于该种建模方法的推广。最后仍用上述方法进行建模和仿真,验证PCA的数据处理效果,突出了基于现场数据的神经网络建模和主元分析法两者相结合的优势。