中心提升管内循环流化床颗粒循环流率试验与BP神经网络预测研究
Acta Energiae Solaris Sinica（2016）
Abstract
自行设计并搭建中心提升管内循环流化床冷态试验台,就提升管风速、鼓泡床风速、鼓泡床静床高、床料平均粒径几方面因素对颗粒循环流率的影响进行系统的试验研究.试验结果表明:对于给定的床料,颗粒循环流率随两床风速的增大而增大;固定两床风速,颗粒循环流率随鼓泡床静床高的增大而增大,随物料平均粒径的增大而减小.利用Matlab神经网络工具箱,建立3层BP神经网络颗粒循环流率预测模型.预测结果表明:在隐含层神经元数量为6时,误诊率最小,预测相对误差在±9％以内,网络性能最优,能较好地预测颗粒循环流率.
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