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J-GLOBAL ID：201802215601157355   整理番号：18A0677051

本論文は,改良型ボイラの灰沈着監視モデルについて述べた。【JST・京大機械翻訳】

An Improved Monitoring Model of Boiler Ash Fouling

著者 (5件)： Wu Peng (東北林業大学机電工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Zhao Shilei (哈爾浜理工大学軟件学院,黒竜江哈爾浜,150080) ,  Teng Yubin (東北林業大学机電工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Pan Qiming (東北林業大学机電工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Fan Zhangsheng (東北林業大学机電工程学院,黒竜江哈爾浜,150040)
資料名： Ha’Erbin Ligong Daxue Xuebao  (Ha'Erbin Ligong Daxue Xuebao)
巻： 22  号： 5  ページ： 30-34  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3248A  ISSN： 1007-2683  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ボイラの灰の盲目性を改善するために,改良した動径基底関数(RBF)ニューラルネットワークに基づく再帰的直交最小二乗アルゴリズムを用いて,ボイラにおける灰の予測のための非線形モデルを構築し,運転中のボイラの各面積の灰の程度を予測した。発電所ボイラの実際の運転状況に従って,ボイラの運転条件を決定し,Matlabシミュレーション実験により,非線形モデルを用いて,ボイラの作動中の熱表面の清浄状態を予測することができ,それによって,熱表面の灰沈着をリアルタイムに反映することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  *沈着 ,  発電所 ,  シミュレーション ,  動径基底関数 ,  最小二乗法 ,  *ボイラ ,  直交性
準シソーラス用語： 実時間 ,  MATLAB ,  運転条件 ,  非線形モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： neural network ,  radial basis function ,  recursive orthogonal least squares ,  boiler ash fouling

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 論文 ,  ボイラ ,  灰 ,  沈着 ,  モデル