摘要

利用声波法监测炉内切圆流场,传统的处理数据方法是优化求解法。但是,如果把这种优化求解法用于声波法监测炉内切圆流场的在线应用,就存在速度慢的缺陷。文章利用BP神经网络对数据映射速度快的优势,对优化求解法进行改进。首先,以一台模型锅炉为研究对象,确定BP神经网络模型结构。然后,对该网络模型进行训练与仿真研究,结果表明,BP网络可以快速、准确和稳定地映射炉膛四角切圆流场特性,把BP神经网络应用于声波法监测炉膛切圆流场的在线监测具有可行性。