37基于人工智能方法的烟气含氧量软测量及优化配煤研究

发布时间：2016-07-18 10:11

本文关键词：基于人工智能方法的烟气含氧量软测量及优化配煤研究，由笔耕文化传播整理发布。

大连理工大学硕士学位论文；参考文献；［１］严俊杰，邢秦安，林万超等．火电厂热力系统经；学出版社，２０００；［２】王祟孝．进口机组热力系统分析及与国产机组热；学位论文）２００５；［３］韩璞王东风翟永杰基于神经网络的火电厂烟气含；卷第２期，１８９～１９２；［４］王惠文偏最小二乘回归方法及其应用．北京：国；［５］卢勇徐向东烟气含氧量软测量新方法研究．热能；６１７；

大连理工大学硕士学位论文

参考文献

［１］严俊杰，邢秦安，林万超等．火电厂热力系统经济性诊断理论及应用．西安：西安交通大

学出版社，２０００

［２】王祟孝．进口机组热力系统分析及与国产机组热经济性对比研究．大连理工大学（工程硕士

学位论文）２００５

［３］韩璞王东风翟永杰基于神经网络的火电厂烟气含氧量软捌量．信息与控制．２００１．４第３０

卷第２期，１８９～１９２

［４］王惠文偏最小二乘回归方法及其应用．北京：国防工业出版社２０００

［５］卢勇徐向东烟气含氧量软测量新方法研究．热能动力工程．２００２．儿第１７卷第６期，６１４～

６１７

［６］陈鹏动力配煤技术基础．煤炭学报，１９９７，２２（５）４４９～４５４

［７］李颖．基于非线性理论的动力配煤模型的研究．（硕士学位论文）浙江大学２００２

［８］王剑东，王东风，韩璞软测量技术及其在电厂热工过程中的应用电站系统工程２００２，１８

（５）４９～５１

［９］熊志化，邵惠鹤，张卫庆基于支持向量基的火电厂烟气含氧量软测量测控技术２００４，３３

（８）１５～１６

［１０］Ｖｕｔｈａｌｕｒｕ．ＨａｒｉＢ，Ｚｈａｎｇ，Ｄｏｎｇ—ｋｅ，Ｅｆｅｃｔ

ａｎｄｄｅｆｌｕｉｄｉｓａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｏｆｃｏａｌｂｌｅｎｄｉｎｇｏｎｐａｒｔｉｃｌｅａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎｏｆｌｏｗ—ｒａｎｋｃｏａｌｓ．Ｆｕｅｌｓｐｏｕｔｅｄ—ｂｅｄ

ＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｖｏｌｕｍｅ：７０，Ｉｓｓｕｅ：１，Ａｐｒｉｌ，２００１，ｐｐ．４１—５１

ｎ１］董志忠，日本煤能源的技术开发，山西化工，１９９１，（４），５１～５２

［１２］阴崇儒，欧洲煤炭能源情势，能源基地建设，１９９１．６１～６４

Ｃ１３］杨天正，国际能源机构诸国清洁煤技术开发状况，煤化工，１９９０，（４）．５２～５５

［１４］Ｒｕｔｈ．Ｍ．Ｂｅｄｂｌｅｎｄｉｎｇｏｆｃｏａｌｓ．ＦｕｅｌａｎｄＥｎｅｒｇｙＡｂｓｔｒａｃｔｓ，Ｖｏｌｕｍｅ：３８．Ｉｓｓｕｅ：６，

，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ，１９９７，ＰＰ．３８２

［１５】ＪｏｓｅｐｈＢ．ＢｒｏｓｉｌｌｏｗＣＢ．ＩｎｆｅｒｅｎｔｉａｌＣｏｎｔｒｏｌｏｆＰｒｏｃｅｓｓ．ＡＩＣｈＥＪ．Ｖ０１．２４。Ｎｏ．

３．１９７８．２４（３）：４８５～５０９

ｎ６］李树珉杜艾永夏均忠等．基于软测量技术的测量排放结果在线处理研究轻型汽车技术

２００６（６）１９～２ｌ

ｎ７】陈南祥，曹连海，李梅等．偏最ｔ］、－－乘回归神经网络的矿坑涌水量预铡．吉林大学学报．

２００５．１１。第３５卷第６期．７６５～７７０

［１８】ＪｏｈｎｓｏｎＭ．ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｉｎａｄｖａｎｃｅｄｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｄｅｓｉｇｎ．ＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，

１９９６．２９，１０１～１０５：

ｎ９】王旭东，邵惠鹤．神经网络建模和软测量技术．化工自动化及仪表，１９９６，２３（２）船～３１［２０］Ｓｚｃｚｅｐａｎｉａｋ，Ｐ．Ｓ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｉｎａｐｏｗｅｒ６ｌ

人工智能方法在烟气含氧量软测量及优化配煤中的应用

ｐｌａｎｔ．ＳｅｃｏｎｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ

１９９４，２９２—２９７ｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．Ｓｅｐ

［２１］Ｋｒａｆｔ，Ｔｅｔａ１．Ａｈｙｂｒｉｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｅｘｐｅｒｔｓｙｓｔｅｍｆｏｒｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｆｏｓｓｉｌ

ｆｕｅｌｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｓ．１９９１ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＦｉｒｓｔＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＦｏｒｕｍＯＮＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓｔｏＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ．Ｊｕｌｙ１９９１，２１５～２１８

ｏｆ［２２］Ｕｈｒｉｇ，Ｒ．Ｅ．ｅｔａ１．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ

ｐｌａｎｔ．ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，１９９４ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｆｕｚｚｙｓｙｓｔｅｍｓｔｏｐｏｗｅｒｏｎＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．１９９４．ｖ０１．６，３７０３～３７１８

［２３］闻新周露Ｍａｔｌａｂ神经网络仿真与应用北京：科学出版社２００３

【２４］王培红．李磊磊．陈强等．人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用研究．中国电机工程

学报，２００４，２４（４）：１８４～１８８．

［２５］丛爽．神经网络、模糊系统及其在运动控制中的应用．合肥：中国科学技术大学出版社，２００１．［２６］蒋宗礼．人工神经网络导论．北京：高等教育出版社．２００１．

［２７］邢程．动力配煤原理在火力发电厂中的应用．（硕士学位论文）华北电力大学２００６

［２８］何京东，吕一波，张宏波．动力配煤技术及其数学模型．黑龙江矿业学院学报，１９９９．１２．

第９卷第４期４～６

［２９］马革非．动力配煤最优配煤指标及配煤方案的确定．中州煤炭．２０００．５．３

［３０］骆仲映，殷春根等．人工神经网络在优化动力配煤中应用的理论研究．煤炭学报，１９９７．８．

２２（４）．３３７～３４２

［３１］殷謇根，骆仲映等．人工神经网络在配煤过程状态建模中的应用研究．工程热物理学报，

１９９８．９，１９（５），６３７～６４１

［３２］殷春根，周俊虎等．人工神经网络方法在优化动力配煤中的应用研究．煤炭学报。１９９７．８，

２２（４），３４３～３４８

［３３］汤龙华，周俊虎等．非线性最优化动力配煤技术的研究．煤炭学报，１９９７．ｉ０，１９（５）．４５５

４５９

［３４］李颗，周俊虎．ＢＰ神经网络在优化配煤预测模型中的研究，煤炭转化，２００２年４月，，第

２５卷第２期．７９～８４

［３５］周俊虎．李颖，ＢＰ神经网络在电厂优化配煤中预测性能的研究，电站系统工程，２００２年

５月．第１８卷第３期．１～５

［３６］沈彬彬．基于遗传算法的动力配煤优化模型的研究及其软件实现．（硕士学位论文）浙江大

学２００４

［３７］周俊虎。平传娟，刘建忠，周志军，程军，岑可法．基于遗传算法的动力配煤模型．煤炭

学报，２００３．１０，第２８卷第５期５４７～５５１

［３８］Ｔｏｍ．＾．，ａｎｄＺｉｌｉｎｓｋａｓ．＾．Ｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ｂｅｒｌｉｎ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ－ＶｅｒＬａｇ，ｌ明９［３９］李敏强．寇纪淞，林丹，李书全．遗传算法的基本理论与应用．北京：科学出版社，２００２［４０］陈国良等．遗传算法及其应用．北京：人民邮电出版社，１９９６．

大连理工大学硕士学位论文

［４ｔ］赵亮．遗传算法在热工过程建模与优化控制中的应用研究．（硕士学位论文）．东南大学２００６

【４２］米凯丽维茨．演化程序一遗传算法与数据编码的结合．北京：科学出版社．２０００

［４３】王培红，李磊磊．陈强．人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用研究．中国电机工程学

报．２００４，２４（４）：１８４～１８８

［４４］卢庭文．燃煤电厂混煤配煤方案研究广东电力２００７．６，第２０卷第６期２１～２４［４５］郑体宽．热力发电厂．北京：中国电力出版社．１９９９

人工智能方法在烟气含氧量软测量及优化配煤中的应用

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

１．刘闯、李素芬、陈贵军．锅炉烟气含氧量预测混合模型及应用．能源与环境论文第四章

大连理工大学硕士学位论文

致谢

本论文是在李素芬副教授的悉心指导和热切关怀下完成的。从论文选题到研究，以及论文的撰写与修改，无不凝结导师的心血和汗水。李老师平易近人的学者风范、严谨细致的工作态度和忘我拼搏的工作精神，无论在学术研究、实际工作，还是在为人处事中，都给我以深深的教益和启迪。我要特别感谢导师这两年来给我的莫大的帮助和无比的关怀，掩卷之际，向李老师致以深深的敬意和谢意ｌ

感谢师兄王崇孝、吴祯祥和祝芳师姐对我课题的研究所给予的巨大帮助：感谢热能教研室与我一起努力奋斗的同学，是他们为我营造了一个良好的学习环境。

感谢家人的养育之恩，在我的求学生涯中家人付出和牺牲了很多，使我具有克服任何困难的勇气和力量，他们的关爱是我前进的动力和精神的支柱Ｉ最后，感谢所有曾经关怀我、支持我的老师们和同学们Ｉ

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