基于L-M算法优化BP神经网络的飞灰含碳量测量

摘要：

针对目前用于测量飞灰含碳量的烟道微波飞灰测碳仪没有充分考虑烟气密度影响的问题,设计了一种微波幅度和相位组合测试系统用于补偿烟气密度变化.通过对飞灰含碳量影响因素的机理分析以及灰色关联法对其相关性的计算,以微波功率衰减、微波相移量、燃烧器摆角、一次风总风压、二次风挡板开度作为模型输入参数,构造了基于L-M算法优化BP神经网络的数据融合技术的飞灰含碳量测量系统.仿真实验结果表明该系统对飞灰含碳量的测量较烟道式飞灰测碳仪的测量结果更加真实和准确.

关键词：飞灰含碳量、数据融合、BP网络

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2017-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：49-51