摘要
本发明公开一种袋式除尘器用滤袋的剩余寿命预估方法,包括:获取包括实际应用工况的环境条件和烟气参数,滤袋使用前后的基础性能和力学性能,以及滤袋的磨损情况和使用时间的样本数据;创建BP神经网络模型,将步骤1中获取的样本数据输入所述BP神经网络模型的第一层,所述BP神经网络模型最后一层的输出结果为预估的滤袋剩余寿命;通过梯度下降算法对所述BP神经网络模型进行迭代计算和修正,直至绝对误差在预设的范围内,继而通过迭代完成的BP神经网络模型预估滤袋剩余寿命的最优值。本发明基于BP神经网络技术和梯度下降算法,针对袋式除尘器用滤袋的剩余寿命预估提供了一种高效率、高准确率的预估方法,解决了滤袋剩余寿命预估的难题。
技术关键词
剩余寿命预估方法
BP神经网络模型
袋式除尘器
梯度下降算法
样本
烟气参数
滤袋
BP神经网络技术
数据
清灰压力
节点
工况
误差
基础
粉尘
高效率
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