基于人工神经网络的全燃高炉煤气锅炉燃烧预报研究

【摘要】： 高炉煤气是冶金行业在炼铁过程中的副产品,是一种热值低且有毒气体。全燃高炉煤气锅炉因为以高炉煤气为锅炉燃料因而在锅炉的设计、制造和运行都拥有自身独特的特点。因为完全以高炉煤气作为锅炉的燃料,全燃高炉煤气锅炉的运行与炼铁的高炉的工况息息相关。根据高炉的运行工况的变化及时做出全燃高炉煤气高炉的燃烧预报,对全燃高炉煤气锅炉的稳定运行具有一定意义。本文从高炉煤气的产生、性质和燃烧机理着手分析了全燃高炉煤气锅炉运行中影响燃烧的稳定性的因素,然后利用BP人工神经网络的强大非线性映射功能建立了全燃高炉煤气高炉稳定燃烧预报模型。文中采集了全燃高炉煤气锅炉现场的运行数据对预报模型进行了训练和测试,建立的模型可为全燃高炉煤气锅炉的优化运行提供技术保证,经现场检验预报模型能够基本满足实际需求。 【关键词】：全燃高炉煤气锅炉 燃烧稳定性影响因素 人工神经网络 燃烧预报模型
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TK227.1;TP183
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 课题的背景及意义8
• 1.2 相关研究工作8-10
• 1.3 本课题的主要工作10-11
• 1.4 本章小结11-12
• 第二章 高炉煤气性质及燃烧12-28
• 2.1 高炉煤气的产生12-14
• 2.2 高炉煤气的成分及性质14-16
• 2.3 高炉煤气的燃烧16-24
• 2.3.1 高炉煤气燃烧的机理16-18
• 2.3.2 高炉煤气的着火18-20
• 2.3.3 高炉煤气的燃烧计算20-24
• 2.4 全燃BFG 高温高压锅炉简介24-27
• 2.4.1 设计参数25
• 2.4.2 基本结构25-26
• 2.4.3 燃烧装置26-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第三章 影响全燃高炉煤气锅炉燃烧稳定性因素分析28-35
• 3.1 燃烧稳定性概述28
• 3.2 影响全燃高炉煤气锅炉燃烧稳定性因素分析28-33
• 3.2.1 高炉煤气成分变化（高炉煤气热值变化）的影响29-30
• 3.2.2 高炉煤气压力和流量30
• 3.2.3 高炉煤气的初温30-31
• 3.2.4 送风空气量和空气风温31-32
• 3.2.5 锅炉负荷32-33
• 3.3 反映燃烧状况的因素33-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第四章 人工神经网络35-48
• 4.1 神经网络的产生和发展35-36
• 4.2 神经网络的原理、结构及分类36-40
• 4.2.1 神经网络的原理36-37
• 4.2.2 神经网络的结构37-39
• 4.2.3 神经网络的分类39-40
• 4.3 神经网络的学习算法及其应用40-42
• 4.3.1 学习算法40-41
• 4.3.2 人工神经网络的应用41-42
• 4.4 BP 神经网络模型42-47
• 4.4.1 BP 神经网络42
• 4.4.2 BP 神经网络的结构42-44
• 4.4.3 BP 神经网络的算法44-46
• 4.4.4 BP 神经网络算法的改进46-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第五章 基于BP 网络全燃高炉煤气锅炉燃烧预报模型的建立48-63
• 5.1 模型的选择48
• 5.2 模型结构的确定48-51
• 5.2.1 神经网络输入、输出单元48-49
• 5.2.2 神经网络的结构49-51
• 5.3 样本数据的获得及处理51-55
• 5.4 神经网络模型的程序的编制和运用55-60
• 5.4.1 炉膛出口烟温预报网络的MATLAB 实现程序55-57
• 5.4.2 炉膛出口烟温预报网络的运用和验证57-58
• 5.4.3 尾部CO 含量预报网络的MATLAB 实现程序58-59
• 5.4.4 尾部CO 含量预报网络的运用与和验证59-60
• 5.5 预测网络误差原因分析60-61
• 5.6 模型图形用户界面设计61-62
• 5.7 本章小结62-63
• 第六章 总结与展望63-64
• 6.1 总结63
• 6.2 研究展望63-64
• 参考文献64-66
• 附录66-69
• 致谢69-70
• 学习期间论文发表70

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