基于GRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多級煤氣壓縮系統(tǒng)建模

【摘要】：以某鋼廠燃?xì)?、蒸汽?lián)合循環(huán)發(fā)電機組煤氣壓縮系統(tǒng)為背景,建立以煤水分離器、離心式壓縮機和冷卻器為核心的多級煤氣壓縮系統(tǒng)機理模型.采用自適應(yīng)遺傳算法辨識機理模型中某些難以確定的重要參數(shù).由于多級煤氣壓縮系統(tǒng)的影響因素較多,機理模型預(yù)測結(jié)果不精確.利用基于廣義徑向基函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償機理模型的誤差,建立GRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機理模型并聯(lián)的多級煤氣系統(tǒng)的混合模型.試驗結(jié)果表明相比于機理模型,混合模型有更高的預(yù)測精度. 【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;東北大學(xué)流程工業(yè)綜合自動化國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 煤氣系統(tǒng) 機理建模 混合建模 自適應(yīng)遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61074074) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃項目(2009CB320601)
【分類號】：TF083.4;TP183
【正文快照】： 煤氣壓縮系統(tǒng)中煤氣流量、壓力和溫度的變化會給整個機組造成很大影響·當(dāng)煤氣流量減少時壓縮機會發(fā)生喘振,給整個發(fā)電機組的安全高效運行造成很大負(fù)面影響[1]·現(xiàn)有關(guān)于煤氣壓縮系統(tǒng)建模的文獻(xiàn),僅限于采用過程數(shù)據(jù)建立其數(shù)據(jù)模型,這種模型外延性較差·因此,在分析煤氣壓縮系

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