融合机理与数据的篦冷机温度软测量模型

摘要：

针对篦冷机内部温度难以在线测量的问题,提出一种融合渗流换热机理与神经网络数据辨识的篦冷机温度软测量模型.首先考虑局部非热平衡效应,并结合多孔介质渗流换热理论建立床层内气固换热的机理模型;其次以床层边界条件与机理模型的温度预测值作为网络输入量,机理模型的温度预测偏差作为输出量,建立双并联前馈神经网络,并采用快速学习网算法训练网络参数;将辨识后的人工神经网络作为篦冷机气固渗流换热机理的补偿器,建立混合温度软测量模型.利用篦冷机生产运行数据进行了二次风温的软测量实验,实验结果表明,与机理模型相比混合软测量模型测量精度有较大提高,并且与实验数据的误差较小,混合软测量模型对于篦冷机温度具有较好的测量精度.

关键词：篦冷机、熟料温度、神经网络、软测量模型

所属期刊栏目：39

分类号：TH701(仪器、仪表)

资助基金：国家自然科学基金51641609;河北省高等学校科学技术研究BJ2016047,BJ2017001;河北省教育厅青年基金QN2016182;国家重点研发计划2017YFC0704000

在线出版日期：2019-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：182-188