基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度場重建算法研究.pdf

1、燃煤鍋爐爐膛火焰溫度場的測量與重建一直是一個難于解決的問題。本文探討了聲學(xué)法燃煤鍋爐爐膛火焰溫度場檢測技術(shù)，并對其中的一些關(guān)鍵問題進(jìn)行了研究，主要完成了以下工作： 對各種燃煤鍋爐爐膛火焰溫度場測量技術(shù)的研究應(yīng)用現(xiàn)狀、難點(diǎn)和發(fā)展趨勢進(jìn)行了綜述。 本文提出了基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度場重建新算法，并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)研究。單峰溫度分布、單峰偏斜溫度分布、雙峰溫度分布情況下，溫度場重建結(jié)果的最大相對誤差、相對平均誤差、均方根誤差

2、分別為6.1﹪、1.2﹪、1.5﹪； 8.1﹪、3.0﹪、3.7﹪和5.7﹪、0.7﹪、 1.1﹪。試驗(yàn)結(jié)果表明，與其他算法相比較該新算法重建精度較高。 對隨機(jī)抽樣樣本進(jìn)行了溫度場重建結(jié)果的回歸分析，對100個測試樣本的實(shí)驗(yàn)結(jié)果取平均值后得到的結(jié)果為：最大相對誤差、相對平均誤差、均方根誤差分別為5.7﹪1.2﹪1.5﹪。試驗(yàn)結(jié)果表明溫度場重建結(jié)果與原溫度場模型符合較好。 為研究測量誤差對溫度場重建結(jié)果的影響，將測量產(chǎn)生

3、的隨機(jī)誤差看作正態(tài)分布的隨機(jī)噪聲，分別在40dB、30dB和24dB不同噪聲水平下進(jìn)行了溫度場重建，重建結(jié)果的均方根誤差分別為1.5﹪、4.0﹪、1.1﹪；1.6﹪、4.4﹪、1.1﹪和2.2﹪、5.4﹪、1.5﹪，表明該算法在上述信噪比情況下也能夠?qū)崿F(xiàn)溫度場重建，算法具有一定的抗噪性。 用該算法結(jié)合溫度場測量實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)行了偏斜燃燒火焰和對稱燃燒火焰溫度場的重建實(shí)驗(yàn)，并與傅里葉正則化算法、最小二乘算法、基于高斯函數(shù)與正則化算法溫