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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明属于燃煤锅炉检测相关技术领域，其公开了一种融合实际测点数据机理模型的炉膛温度场预测方法及设备，包括以下步骤：基于确定的炉膛辐射温度测点完成辐射温度测量装置的安装，并在线获得各个测点的炉膛辐射温度数据，进而将当前的机组运行参数、炉膛辐射温度数据输入炉膛温度场机器学习模型，所述炉膛温度场机器学习模型输出炉膛温度场；其中，建立基于多层感知器神经网络的炉膛温度场机器学习模型，利用训练数据集对炉膛温度场机器学习模型进行训练以得到所述炉膛温度场机器学习模型。本发明解决了现有机器学习模型对炉膛温度场的预测精度较低的问题。
主权项：1.一种融合实际测点数据机理模型的炉膛温度场预测方法，其特征在于，该预测方法包括以下步骤：基于确定的炉膛辐射温度测点完成辐射温度测量装置的安装，并在线获得各个测点的炉膛辐射温度数据，进而将当前的机组运行参数、炉膛辐射温度数据输入炉膛温度场机器学习模型，所述炉膛温度场机器学习模型输出炉膛温度场；其中，所述炉膛温度场机器学习模型的构建包括以下步骤：1基于炉膛温度场分布特征确定炉膛辐射温度测点的数量及位置；2根据炉膛几何参数及辐射温度测点位置建立热辐射成像机理模型，基于所述热辐射成像机理模型获取各个测点的炉膛辐射温度数据，并建立包含炉膛辐射温度数据、机组运行参数及炉膛温度场数据的训练数据集；3建立基于多层感知器神经网络的炉膛温度场机器学习模型，利用训练数据集对炉膛温度场机器学习模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种融合实际测点数据机理模型的炉膛温度场预测方法及设备
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