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基于PSO-BPNN的煤灰熔融性测定

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针对现有煤灰熔融性测试设备存在的自动化程度不够,需要操作员长时间值守观察灰锥形变等问题,提出一种基于PSO-BPNN的煤灰熔融性测定方法。采集灰锥升温变形过程的实时图像,自动识别4个煤灰熔融特征温度:变形温度、软化温度、半球温度以及流动温度。测试结果表明该方法精度高,可实现对煤灰熔融性的在线测定。
Determination of the Fusibility of Coal Ash Based on PSO-BP Neural Network
In order to test the fusibility of coal ash automatic, proposes the technology of PSO-BPNN. Collectes the ash cone deformation tempera-ture real-time image, identifies four characteristics of ash fusion temperature automatically: deformation temperature, softening tempera-ture, hemispherical temperature and flow temperature. The test results show that the algorithm has high accuracy and simple operation.

Coal AshFusibilityPSOBP Neural Network

谢明华、马凌云、陈希

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长沙学院电子信息与电气工程系,长沙 410003

煤灰 熔融性 粒子群(PSO)算法 BP神经网络

湖南省教育厅科学研究项目

13C1091

2015

现代计算机(普及版)
中山大学

现代计算机(普及版)

影响因子:0.202
ISSN:1007-1423
年,卷(期):2015.(3)
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