基于BP神经网络的脱硫系统PH值预测

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1、国内图书分类号：X820．2国际图书分类号：502专业硕士学位论文学校代码：10079密级：公开基于BP神经网络的脱硫系统PH值预测硕士研究生：导师：企业导师：申请学位：专业领域：培养方式：所在学院：答辩日期：授予学位单位：尹玉张栾英教授王文治高工工程硕士控制工程全日制控制与计算机工程学院2013年6月华北电力大学ClassifiedIndex：X820．2U．D．C：502ThesisfortheMasterDegreeflUllllIMIIIHIlUlI[HIIIIY2391238ThePredictionofPHValueinDesulfurizationSystemBase

2、donBPNeuralNetworkCandidate：Supervisor：School：DateofDefence：YinYuProf．ZhangLuanYingSchoolofControlandComputerEngineeringJune，2013Degree-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BP神经网络的脱硫系统PH值预测》，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

3、，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。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：日期：．20彦年6月尹日华北电力大学硕士学位论文使用授权书《基于BP神经网络的脱硫系统PH值预测》系本人在华北电力大学攻读硕士学位期间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关数据库进行检索，

4、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“√’’)：保密口，在年解密后适用本授权书不保密∥作者签名：孑玉导师签名：日期：刃眵年易月7日日期：油，多年6月9日华北电力大学硕：1二学位论文摘要在热电厂的脱硫系统中，由于PH值决定着脱硫效率，大误差的PH值会导致脱硫系统工作浆液酸碱失衡，设备损毁加快，严重情况下可能导致整个系统故障，所以PH值监测是脱硫系统中最重要的技术之一。在脱硫现场，PH计的工作环境恶劣，仪器

5、表头易磨损。为了确保PH值的准确性，电厂需要频繁检查和更换新的PH计，以保证PH计可以正常工作。尽管如此，PH计在工作过程中损坏的情况仍时有发生。为了在PH计损坏期间将其对脱硫系统的影响降到最低，脱硫系统需要在PH计损坏时使用一种临时的PH值预测器对系统PH值进行预测。本文将BP神经网络应用于脱硫系统PH值预测，其基本思想是将脱硫系统中吸收塔入口烟气温度、吸收塔入口烟气含氧量、吸收塔入口S02含量、吸收塔入口含尘量以及石灰石浆液密度，这五个对PH值影响较大的参数作为神经网络的输入数据，PH值作为神经网络的输出数据。目前已有大量文献资料表明，神经网络在实际工程应用中具备可行性。但传统

6、BP神经网络仍存在许多问题，比如：函数逼近精度不高、容易陷入局部最优解、网络对初始值很敏感等。本文将小波算法引入BP神经网络，结合小波算法和BP神经网络的优势，进一步提升了网络的函数逼近能力。对于脱硫系统PH值预测过程来说，这种网络不但训练速度较快，而且具备较高的预测精度。本文首先总结了目前国内电厂的脱硫工艺种类，阐述了目前脱硫系统中PH值主要的测量方法，分析当前方法的特点及其不足，指出PH值预测的重要意义。之后，分析了BP神经网络原理，对多种改进的BP算法进行仿真比较。最后，提出了一种适用于脱硫系统PH值分析的小波BP神经网络，详细分析了网络的设计过程，并在MATLAB2011环

7、境下进行编程实现，取得了良好的结果。本文研究表明，将该方法运用到脱硫系统进行PH值预测具备可行性。关键词：PH值预测；BP神经网络；小波算法华北电力大学硕士学位论文AbstractInthereasonthat-PHvaluedependstheefticientlndesulfurizationsystemandtheerrorofPHvaluemaycausethedamageoftheequipmentandeventhewholesystem，themonit