基于神经网络的静电除尘器放电信号预测研究
为了降低人工神经网络(ANN)在静电除尘器(ESP)运行参数预测中的计算量,提出了一种改进的ANN预测模型.在分析了ESP运行参数的特点的前提下,运用K-means聚类算法确定其聚类中心,然后把所有的聚类中心作为神经网络的预处理层,并在此基础上建立了ESP放电信号的预测模型.仿真结果表明,该预测模型能够有效地对电除尘器放电信号进行预断,是其状态预判的一种有效手段.
静电除尘器、火花信号、预测、聚类、人工神经网络
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TP183(自动化基础理论)
科技部中小企业创新基金项目04C26216200902
2011-01-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
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