人工神经网络在水泥厂余热发电上的应用

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1、建材世界2012年第33卷第2期人工神经网络在水泥厂余热发电上的应用韩国华，齐少敏，刘少平(河北省建筑材料工业设计研究院，石家庄050051)摘要：针对发电设计、发电机的运行维护、发电机故障诊断等方面介绍了人工神经网络方法(ArtificialNeuralNetworks，简称ANN)在水泥厂余热发电方面的应用。关键词：水泥；余热发电；人工神经网络；保护；仿真ApplicationofANNinWasteHeatPowerGenerationofCementPlantHANGuo—hua，QrShaa-rnin，LIUS

2、hao—ping(HebeiBuildingMaterialsIndustryDesignandResearchInstitute，Shiiiazhuang050051，China)Abstract：ThispaperintroducedtheapplicationofANNinwasteheatpowergenerationofcementplant,Allintro—ductionswerebasedonpowergenerationdesigning，runningandmaintenanceofgenerator

3、，failurediagnosingofgener-a缸)rlKeywords：cement；wasteheatpowergenerating；ANN；protect；emulation能源是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础。纵观人类社会发展的历史，人类文明的每一次重大进步都伴随着能源的改进和更替，能源的开发利用极大地推进了世界经济和人类社会的发展。我国是目前世界上第二位能源生产国和消费国，随着我国经济的较快发展和工业化、城镇化进程的加快，能源需求不断增长，而作为二次能源的电能供需矛盾近年来也越来越突出。《中华人民共

4、和国节约能源法》已于2008年4月1日起颁布施行，而前年圆满落幕的中国2010年上海世博会的理念也是“绿色世博”和“低碳世博”。水泥是高耗能类行业，水泥电耗指标是水泥生产中比较重要的指标之一，电耗的多少直接决定着水泥生产的利润高低甚至是有无利润。降低水泥电耗的最重要手段就是余热发电技术的采用，作者通过在日常设计工作及现场了解的情况总结，一条完整的水泥生产线，余热发电提供给水泥厂的电量大概占整条生产线用电的1／3左右，所以水泥厂余热发电技术广泛被应用于水泥生产中。这里就针对发电设计、发电组的运行维护、发电组故障诊断等方面谈

5、一谈人工神经网络方法在水泥厂余热电站的应用。1人工神经网络的基本概念ANN最早是由数学家和心理学家提出的一种用计算机系统模拟生物神经系统的智能计算系统，先后经历了兴起、衰弱和发展兴盛期。计算机网络上的每个结点对应于一个生物神经元，该结点和生物神经元一样，可以存储、处理一定的信息，并与其它网络结点同时工作。当求解一个问题时，系统向已经构造好的ANN模型中的相关结点(神经元)输入信息，各相关结点处理后依次向后续结点输出，后续相关结点接受信息并处理后再依次输出，这样依次类推，神经网中的结点各负其责进行工作(并非神经网中所有结点

6、都参与工作)，直至神经网的输出结点输出最后结果。因为ANN有自学习和记忆能力，所以它可通过对样板的学习、培训，来积累自己的经验(权值)，并记忆外在事物在时间、空间等各方面的复杂关系，再遇到类似问题时能自己给出“方案”进行解决，并且将会越来收稿日期：20120307．作者简介：韩国华(1978)，工程师．Email：ghhan_2004@yahoo．Eom．cn159建材世界2012年第33卷第2期越“顺手”。因此，ANN被广泛应用于处理各类评估、预测、识别、分类等问题。它在市场预测、经济走势、金融分析、过程控制、运动控制

7、、优化组合、医学研究、环保等领域都有较为广泛的应用。2人工神经网络的网络模型简介1)BP算法模型BP算法将网络的学习过程分为正向传播和反向传播两种交替过程。如正向传播输出的误差平方和达不到预期的精度，则沿误差的负梯度方向修正各层神经元的权值和阈值。如此反复，直至网络全局误差平方和达到预期精度。由此可见，BP算法是基于梯度下降法的，而梯度下降法的固有缺点是易陷入局部极小、收敛速度慢和易引起振荡，文献[6i建议在权值调节中增加“惯性量”。即△叫，(￡+1)一挈瓦aE+adx训，(f)(1)式中，Azc,。(￡+1)和△叫。(

8、￡)分别为第t__1次、第t次迭代的权值修正量；叩为学习率；a为动量系数，一般取0．9左右；等为BP算法中的误差平方和对权值的负梯度。在实际工程应用中，ANN的研究应用模型有80％～90％是BP算法。2)Hopfield网络模型Hopfield网络模型的基本思想是将生物的神经元与计算机的磁旋联系起来，神经元有两种状态