基于Elman神经网络的联合循环机组燃烧室温度模型建模.docx

"基于Elman神经网络的联合循环机组燃烧室温度模型建模" 本文旨在通过Elman神经网络对燃气-蒸汽联合循环机组燃烧室温度模型进行建模，以便更好地理解和预测燃烧室温度的变化过程。 首先，文章对燃气-蒸汽联合循环机组的组成和工作原理进行了介绍，包括燃气轮机、蒸汽轮机、余热锅炉等设备的组成，燃气轮机的主控制系统、温度控制系统等。然后，对燃烧室内部工质做功过程进行了分析，假定燃烧室内部焓值、压力和温度均匀分布，燃烧室模型可简化为一个混合反应室，内部工质作为理想气体处理。 根据质量守恒定律和能量守恒定律，建立了燃烧室动态变化过程的微分方程，包括质量守恒方程和能量平衡方程。这些方程式可以用来描述燃烧室内部的动态变化过程，并计算燃烧室出口温度。 接下来，文章对Elman神经网络的结构和工作原理进行了介绍，包括Feedforward Neural Network（FNN）和Recurrent Neural Network（RNN）的区别，Elman神经网络的计算能力和学习能力等。Elman神经网络可以对时间序列数据进行学习和预测，对于燃烧室温度模型的建立具有重要意义。 最后，文章对燃烧室温度模型的建立进行了总结，燃烧室温度模型可以简化为一个SISO系统，输入为最少燃料给定基准，输出为燃烧室燃烧排气温度。Elman神经网络可以用来学习和预测燃烧室温度的变化过程，以便更好地控制和优化燃气-蒸汽联合循环机组的运行。 本文通过对燃气-蒸汽联合循环机组燃烧室温度模型的建立和Elman神经网络的应用，旨在提高燃气-蒸汽联合循环机组的运行效率和稳定性，并为燃气-蒸汽联合循环机组的优化和控制提供理论依据。