基于神经网络的汽包水位软测量分析.pdf

【汽包水位软测量分析】汽包水位在锅炉运行中的精确监测至关重要，关系到设备的安全和效率。软测量技术是一种创新的检测方法，它通过间接方式来估计难以直接测量的参数。对于汽包水位，软测量利用神经网络模型进行建模，解决了复杂系统参数检测的难题。 【神经网络】神经网络是模拟人脑神经元活动的计算模型，具有自学习、自适应和非线性逼近能力。在没有先验知识的情况下，神经网络可以从输入输出数据中直接构建模型，适合处理不确定性和非线性问题。在汽包水位软测量中，神经网络用于根据燃料量、锅炉负荷、给水量、给水压力和水温等影响因素预测水位变化。 【软测量技术】软测量技术包括辅助变量选择、数据采集和处理、模型构建等步骤。辅助变量选择是关键，选取对汽包水位有显著影响的因素，如本文提到的五个因素。数据采集需大量且频繁，以确保模型的准确性。神经网络模型在数据处理中起着核心作用，通过学习和反馈机制不断优化预测性能。 【汽包水位影响因素】燃料量的增减会影响汽包水位，与工作环境温度变化相关。锅炉负荷变化直接影响蒸发量，进而影响水位。给水量和给水压力的增减会改变蒸发量，水温变化也会对水位产生影响。这些因素在实际操作中需综合考虑。 【软测量方法实施】选择燃料量、锅炉负荷、给水量、给水压力和水温作为辅助变量。通过分布式神经元设备进行数据采集，间隔1s收集一次，保证数据实时性。输入输出系统通过数字转换结构连接，由单片机控制的神经网络和反馈系统构成两层结构，实现快速测量和数据输出。 总结来说，基于神经网络的汽包水位软测量是一种高效、灵活的方法，可以应对复杂的工业环境，提高锅炉运行的安全性和效率。通过选择相关影响因素，利用神经网络模型进行数据学习和处理，能够实现对汽包水位的准确预测，从而为锅炉操作提供关键信息。这项技术在过程控制和自动化领域有着广阔的应用前景。