【摘 要】
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在生产中,换热器受到污垢沉积的影响较大。为了研究污垢在换热设备中的变化趋势,实验模拟了金属-水-蒸气体系下的换热器动态循环系统,测量了流经换热管中冷却水的各种水质参
【机 构】
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吉林省电力科学研究院有限责任公司,东北电力大学自动化工程学院
【基金项目】
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吉林省电力科学院有限公司科技项目(SGTYHT/17-JS-199)资助
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在生产中,换热器受到污垢沉积的影响较大。为了研究污垢在换热设备中的变化趋势,实验模拟了金属-水-蒸气体系下的换热器动态循环系统,测量了流经换热管中冷却水的各种水质参数,并结合实验数据,建立了基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的换热管污垢热阻预测模型。通过交叉验证确定了最佳平滑系数为0.2,预测样本与实测样本具有较高的拟合精度,其相对误差最大为8.91,符合工程要求,证明该方法是可行的。
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