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时间:2019-03-09
《基于贝叶斯网络和模糊神经网络锅炉燃烧过程建模的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、ClassifiedIndex:TP202ThesisfortheMasterDegreeResearchontheprocessmodelingofboilercombustionsystembasedonBayesiannetworkandFuzzyneuralnetworkCandidate:Supervisor:AcademicDegreeAppliedfor:Speciality:School:DateofDefence:SunYueProf.HuangXianMasterofEngineeringSyste
2、mEngineeringSchoolofControlandComputerengineeringMarch,2012Degree·-Conferring--Institution:NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《基于贝叶斯网络和模糊神经网络的锅炉燃烧过程建模研究》,是本人在导师指导下,在华北电力大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知,论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。
3、对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名:孙嗣U嗍㈣72钨月7日华北电力大学硕士学位论文使用授权书《基于贝叶斯网络和模糊神经网络的锅炉燃烧过程建模研究》系本人在华北电力大学攻读硕士学位期问在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有,本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版本,同意学校将学位论文的全部或部分内容编入有
4、关数据库进行检索,允许论文被查阅和借阅,学校可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。本人授权华北电力大学,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于(请在以上相应方框内打“v”):保密口,在年解密后适用本授权书不保密口作者签名:孑毛吲J导师签名:童码J日期嘞n¨月z7同嗍印眦硼歹日摘要摘要随着计算机的迅猛发展,数字化技术在电力系统中广泛应用,如何对数据与信息进行快速、有效地分析、加工、提炼以获取对人类有用知识变得越来越重要,电力市场的在不断地深入改革中,
5、各电厂都在努力提高发电效率,降低发电成本,减少排放对环境的污染。本文就是基于电厂中锅炉燃烧运行过程问题,针对锅炉燃烧系统网络建模方法进行分析与研究。对于获取数据比较困难的小样本挖掘,贝叶斯网络具有强大的不确定性问题处理能力,能将先验知识与样本信息相结合,运用与概率论表示相结合的数学模型,其理论基础坚实、知识结构的表述方式自然、推理能力强大,选用贝叶斯网络对锅炉燃烧系统的燃烧效率进行实验建模。而对于在电站运行过程中产生的海量的数据信息,用传统的经典径向基神经网络,和基于径向基函数网络的模糊神经网络进行训练,分别介绍了两种
6、网络的工作原理、学习算法、网络结构、建模分析,并讨论两种网络对噪声的适应性分析。仍以电站锅炉燃烧系统为实例,针对电站运行中,分散控制系统DCS和监控信息系统SIS数据量大、过程的不确定性、动态性和多样性、数据的高维度和强相关性等特点,对采样数据首先进行预处理,去除离群点、并对稳定工况进行判断,然后再进行建模仿真.从未知信息中挖掘所隐含的有用的数据信.息。关键词:数据挖掘;贝叶斯网络;贝叶斯推理;径向基网络;模糊神经网络;锅炉燃烧系统摘要AbstractWiththesignificantdevelopmentofcom
7、puter,thedigitaltechnologyhasbeenappliedelectricpowersystemswidely.Howtoanalyze,exploreanddiscoverusefulknowledgerapidlyandefficientlyfromthesedatabecomesevenmore1mportant·WiththeIestructuringofpowerindustry,powerplantsofcoal·firedhavebeentryingtheirbesttoimprov
8、etheefficiency,reducegenerateelectricitycostanddecreaseenvironmentalpollution.BasedoncombustionprocessofthepowefPlantboileLthenetworkmodelingapproachofcombustionsyste
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