基于人工神经网络的固相质量流量软测量研究

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采用弯管法测量稀相气固两相流中固相质量流量时,固相流量与其影响因素(压差、流量系数、气固混合密度等)之间存在着复杂的非线性关系,给粉体的精确测量带来困难。利用人工神经网络优良的非线性映射能力,建立了一个基于BP网络固相质量流量软测量模型,并以实验数据为样本对网络进行训练,实现对固相质量流量的在线估计,与实验结果吻合较好,为稀相气力输送中固相质量流量在线测量提供了一种简单、可靠的新方法。
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