【摘 要】
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由于电站锅炉受热管壁长期处于高温状态,当其温度超过所用钢材的许用温度或因长期高温发生蠕变,便会引发各种运行事故。本设计以府谷某电HG-2070/17.5-YM9型亚临界锅炉的末级
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由于电站锅炉受热管壁长期处于高温状态,当其温度超过所用钢材的许用温度或因长期高温发生蠕变,便会引发各种运行事故。本设计以府谷某电HG-2070/17.5-YM9型亚临界锅炉的末级过热器第22屏#3管壁为研究对象,提出了采用BP神经网络和改进粒子群（PSO）算法优化神经网络对末级过热器#3管壁温度进行预测的方法。首先采用小波阈值去噪方法处理锅炉影响壁温的相关数据,得到处理后的训练样本;然后建立BP神经网络模型预测#3管壁温;最后利用PSO算法对BP神经网络初始参数的选取进行优化。该算法加入了导向算子和激发因
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