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典型文献
基于神经网络的电厂磨煤机运行状态智能分析技术
文献摘要:
针对火力发电厂制粉系统中,磨煤机长期处于恶劣的工作环境且相关状态监测理论发展不完备,导致实际运行中磨煤机的状态不能得到有效预测等问题,文中设计了一种基于LM_BP算法和时间序列预测理论的神经网络预测模型.通过选取合适的特征参数在Matlab中完成对应预测模型的构建,分别对正常状态下的磨出口温度模型和少煤故障状态下的磨煤机电流模型进行实验,从而得到预测结果.分析与测试结果表明,文中所建立的磨煤机运行状态预测模型的准确率可达98%以上,可以有效地为磨煤机故障与非故障状态下的运行状态分析判断提供技术支撑.
文献关键词:
中速磨煤机;神经网络;运行状态分析;时间序列预测理论
作者姓名:
宿星会;张宝国;吴家伟;韩建刚;闫超
作者机构:
华电国际十里泉发电厂,山东枣庄277103
文献出处:
引用格式:
[1]宿星会;张宝国;吴家伟;韩建刚;闫超-.基于神经网络的电厂磨煤机运行状态智能分析技术)[J].电子设计工程,2022(01):94-98
A类:
时间序列预测理论
B类:
机运,智能分析技术,火力发电厂,制粉系统,机长,状态监测,理论发展,实际运行,中设计,LM,神经网络预测模型,Matlab,正常状态,磨出,出口温度,温度模型,故障状态,电流模型,运行状态预测,运行状态分析,分析判断,中速磨煤机
AB值:
0.263751
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