秸秆颗粒燃料成型参数模糊神经网络预测系统研究

摘要：

为寻找秸秆颗粒燃料成型过程的最佳生产参数,通过构建成型参数预测系统,采用正交实验分析原料含水率、电机转速2个成型参数对成型燃料松弛密度、单位时间产量和成品燃料热值3个成型技术指标的影响规律,基于实验数据建立成型工艺参数数据库,利用Matlab建立密度、热值、生产率的BP(Back Propagation)神经网络预测模型和模糊神经网络预测模型,将2种模型的预测值与实验值进行对比,得出模糊神经网络预测模型的相对误差平均值为0.72％,预测效果优于BP神经网络预测模型.对建立的模糊神经网络成型参数预测系统进行验证实验,预测值与实验值的相对误差最大为2.08％,绝大部分预测值的相对误差小于1％.研究表明,该模糊神经网络预测系统预测效果较好,能够满足实际预测要求,可运用到秸秆燃料成型实际生产预测中.

关键词：秸秆成型燃料、模糊神经网络、BP神经网络、预测模型、成型参数

所属期刊栏目：38

分类号：S776(森林工程、林业机械)

资助基金：中央高校基本科研业务费;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：113-117,124