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龙图腾网恭喜上海发电设备成套设计研究院有限责任公司申请的专利一种锅炉受热面氧化皮脱落监测装置及防控方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115451395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210990763.X，技术领域涉及：F22B37/38；该发明授权一种锅炉受热面氧化皮脱落监测装置及防控方法是由张磊;李剑宁;朱晓磊;刘建军;陈朝松;崇培安;何翔设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锅炉受热面氧化皮脱落监测装置及防控方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种锅炉受热面氧化皮脱落监测装置及防控方法，所述防控方法包括以下步骤：在各个锅炉蒸汽出口管上安装氧化皮脱落监测装置；锅炉燃烧时通过受热面将水加热成为蒸汽；蒸汽携带脱落氧化皮进入管道撞击氧化皮脱落监测装置，产生振动信号，所得振动信号经转换处理，得到氧化皮质量监测值；根据燃料投运情况、风门开度与锅炉效率、炉膛出口NOx含量以及氧化皮质量目标值之间的关系，建立神经网络，得到计算模型；当氧化皮质量监测值超过限定值时，根据计算模型，对燃料投运情况和风门开度进行调整。该方法通过控制氧化皮颗粒质量，有效降低锅炉四管泄漏以及汽机固体颗粒腐蚀，减缓汽轮机叶栅冲蚀状况，叶栅寿命可提高50％。

本发明授权一种锅炉受热面氧化皮脱落监测装置及防控方法在权利要求书中公布了：1.一种锅炉受热面氧化皮脱落防控方法，其特征在于，所述防控方法包括以下步骤：1在各个锅炉蒸汽出口管上安装氧化皮脱落监测装置；锅炉燃烧时通过受热面将水加热成为蒸汽；蒸汽携带脱落氧化皮进入管道撞击氧化皮脱落监测装置，产生振动信号，所得振动信号经转换处理，得到氧化皮质量监测值；2根据燃料投运情况、风门开度与锅炉效率、炉膛出口NOx含量以及氧化皮质量目标值之间的关系，建立神经网络，得到计算模型；所述神经网络的算法包括BP神经网络算法；利用BP神经网络算法得到计算模型的过程包括：S1：选择38个输入向量和3个输出向量进行控制研究，输入向量分别为1个机组负荷Pe，为机组的输出负荷，单位为MW、1个主蒸汽温度T，单位为℃、1个主蒸汽压力，单位为MPa、1个过热器减温水量，单位为th、7个磨煤机电流，单位为A，7个磨煤机出口分离器挡板开度，单位为％，20个风门挡板开度，单位为％，即X＝[x1，x2，x3，x4，…，x38]；输出向量为锅炉效率，单位为％、炉膛出口NOx含量，单位为ppm，以及氧化皮质量目标值，单位为mgh，即包括期望输出向量D＝[d1，d2，d3]和实际输出向量O＝[o1，o2，o3]；S2：建立38：7：3的网络，比值是指BP神经网络输入层、BP神经网络隐含层和BP神经网络的神经元比值：初始化BP神经网络的各参数，包括输入层和隐含层的连接权值vij，隐含层和输出层的连接权值wjk，隐含层阈值pj，以及输出层阈值qk；所述BP神经网络每个隐含层的神经元个数为7个；S3：根据输入向量X，输入层和隐含层的连接权值vij，以及隐含层阈值pj，计算隐含层输出Y，公式如下： 其中，yi为隐含层输出；n为输入向量中的参数个数；h为隐含层神经元个数；f·为输入层至隐含层的神经元传递函数，ft；v0j＝-1，x0＝pj；S3：根据隐含层输出Y，隐含层和输出层的连接权值wjk，以及输出层阈值qk，计算输出层实际输出O，公式如下： 其中，Ok为输出层实际输出；l为输出层神经元个数；f·为隐含层至输出层的神经元传递函数，fz；S4：根据实际输出O与期望输出D，计算网络总体误差E，公式如下： S5：根据网络总体误差E，更新各权值，公式如下：vij＝vij+Δvij；wjk＝wjk+Δwjk； 其中，η为学习速率；S6：重复迭代，直至网络总体误差满足给定精度，得到的氧化皮质量计算模型；当氧化皮质量M值过大时，根据神经网络给出的计算模型进行运行优化，控制壁温超温幅度和变负荷速率指导运行；当氧化皮质量监测值超过限定值时，根据计算模型，对燃料投运情况和风门开度进行调整，实现防控。

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