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基于神经网络的火电厂烟气含氧量软测量 被引量:49

SOFT-SENSING OF O_2 CONTENT IN FLUE GAS OF POWER PLANT BASED ON NEURAL NETWORKS
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摘要 介绍了测量仪表及过程控制中的软测量技术 .讨论了软测量技术的有关问题和开发策略 .提出了基于一种复合型神经网络的火电厂烟气含氧量软测量模型 ,并且用它对火电厂烟气含氧量的软测量进行了建模仿真验证 ,现场不同负荷下的实测数据仿真验证结果表明了软测量方法的有效性 . This paper presents the soft-sensing technology and problems related with its application in industry. Soft sensor model based on feedforward neural network for O_2 content in flue gas of power plant is put forward, a simulation of O_2 content in flue gas of power plant is given. The results show that soft sensor technique is effective.
出处 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2001年第2期189-193,共5页 Information and Control
关键词 物理传感器 火电厂 coal-fired power plant O_2 content in flue gas, soft sensor, neural networks
  • 相关文献

参考文献4

  • 1张明君,皮道映,孙优贤.基于工程应用观点的软仪表开发策略[J].化工自动化及仪表,1996,23(6):34-36. 被引量:13
  • 2刘丁 浅田.神经网络学习的加速算法(日文).日本情报通讯学会春季大会论文集[M].东京:日本电子情报通讯学会,1992(6).157-158.
  • 3丛爽,面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用,1998年
  • 4刘丁,日本情报通讯学会春季大会论文集,1992年,6期,157页

共引文献12

同被引文献344

引证文献49

二级引证文献345

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