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无锡东进:水体数据制约板型换热器污损功效的智能脉络解析

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特征参数的选取根据冷却水污垢的抑制策略,作者测出了与污垢形成过程密切相关的上述10种水质参数。水质参数的测定方法见文献.但是自变量pH值与碱度,溶解氧、COD与细菌总数,Cl-与铁的腐蚀速率,电导率与硬度之间相互影响,根据神经网络输入层神经元输入时相互影响较大的特征参数只能取其一的原则,采用多项式拟合的方法,比较了不同自变量与因变量(污垢热阻Rf)之间关联度的大小。下面仅以电导率(cond)为例进行说明。

a为学习率。网络训练目标是使误差函数E最小,E的定义式:E=12(tji-Oji)2=Ei(3)式中:i代表第i个样本;j代表输出单元数;tji为单元实际输出;Oji为单元期望输出;(tji-Oji)2为输出层第j个神经元在模式i作用下的实际输出和期望输出之差的平方。

输入输出数值的归一化处理为消除量纲的影响,并减少输出值的绝对误差,同时使权和阈值的变幅缩小,采用下面变换式将输入输出数据变换为[0,1]区间的值:xi=xi-xi,minxi,max-xi,min(4)式中:xi代表输入或输出数据;xi,min、xi,max分别代表各单一指标中数据的最小值和最大值。权和阈值的初始值取01之间的随机数。

所得的绝对误差比污垢测量值至少小一个数量级,这在工程上是可以接受的。此外,误差较大值主要集中在运行前期,原因为:此时水质参数变化较大,污垢热阻迅速上升,从样本采集(包括训练样本和测试样本的采集)角度则,应该缩短采样时间间隔;从刻画和描述事物特征角度,也需要尽量多地采集能确切描述板式换热器冷却水污垢本质特征的样本,才能更全面、更准确的预测板式换热器内的冷却水污垢。