公开(公告)号：CN110390420A

公开(公告)日：2019-10-29

申请号：CN201910491528.6

申请日：2019-06-06

Applicant: 广州特种承压设备检测研究院

Inventor： 李茂东 ,  杨波 ,  翟伟 ,  马晓茜 ,  余昭胜 ,  郑楚鹏 ,  张双红 ,  黄国家 ,  王志刚 ,  郭华超 ,  李爽 ,  徐青永

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  F23J3/00 ,  G06N3/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群优化人工神经网络的过热器结渣预测方法，所述预测方法包括如下步骤：S1：建立人工神经网络；其中，从影响结渣的锅炉运行参数和防锅炉积灰腐蚀措施的技术参数中，选取若干个变量作为输入层节点；以锅炉的过热器平面温度作为输出层节点；S2：输入输出数据的预处理；S3：利用PSO算法优化人工神经网络的权值和阈值；S4：训练；S5：将训练后的人工神经网络模型用于现场计算并输出锅炉的过热器平面温度，再根据计算结果判断过热器的结渣情况，并指导蒸汽吹灰尘措施的实施。本发明所述预测方法能够实现预测过热器局部结渣状况的目的，并具有高效、准确的优点，可以起到指导实施防止积灰结渣措施的作用。