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锅炉燃烧控制系统是一个紧耦合,具有非线性、时变性、扰动频繁且幅值大的多变量系统,送风量、引风量、热负荷、煤量、蒸汽量参数的变化都将对燃烧系统产生直接影响,当波动较大时,就会造成整个燃烧系统拉锯,出现振荡现象,严重影响锅炉的安全运行。与常规的算法不同,神经网络可以通过训练去完成特定的任务。当为系统提供一系列具有代表性的描述问题的样本,即成组的输入、输出样本,神经网络可以推断出输入和输出数据间的映射关系。训练完成后,神经网络可以被用来识别与训练阶段任意样本相似的新数据。神经网络甚