基于RBF神经网络的锅炉汽包水位软测量研究

唐秋杭; 蒋月红

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基于RBF神经网络的锅炉汽包水位软测量研究

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锅炉汽包水位的测量一直是热工工程技术领域中一个典型的复杂性问题.由于系统的非线性和不确定性,难以建立精确的数学模型.本文针对汽包水位,结合机理分析确定原始变量作为神经网络输入,通过K均值聚类法则与梯度下降法实现了网络的学习功能,并建立了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的锅炉汽包水位软测量模型,运用现场获取的实际数据进行分析.仿真结果表明该模型具有简单易行,精度高,训练时间短,运算速度快的特点,为汽包水位测量提供了一种新的思路.

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来源
《电力勘测设计》 |2015年第z2期|171-174|共4页
作者
唐秋杭; 蒋月红;
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作者单位

浙江省电力设计院;

浙江省电力设计院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类发电厂;
关键词
软测量; RBF神经网络; 汽包水位; K均值聚类法则;

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