摘要
本发明涉及一种智能循环流化床锅炉吹灰优化方法,属于锅炉设备与智能控制技术领域,适用于电力、化工、冶金等行业中循环流化床(CFB)锅炉的高效运行与维护。旨在解决积灰状态实时感知不足、吹灰策略滞后性强的技术难题。该方法包括多维度数据实时采集与融合、积灰状态智能预测与决策、闭环反馈优化与自适应调整以及系统集成与智能运维。在锅炉关键区域部署高精度传感器网络(包括炉膛温度、烟气参数、受热面温度梯度等),结合红外热成像或图像识别技术监测积灰状态,通过机器学习算法(如LSTM、随机森林、CNN)构建积灰预测模型。基于实时数据与模型分析,采用模糊控制或自适应PID算法动态调整吹灰频率、强度及介质参数,实现精准吹灰。
技术关键词
吹灰优化方法
积灰
循环流化床锅炉
高精度传感器
深度学习图像识别
深度学习算法
机器学习算法
机器学习模型
图像处理技术
闭环反馈优化
锅炉运行状态
锅炉运行参数
LSTM算法
随机森林
热成像技术
闭环控制系统
人工智能算法
强化学习算法
智能控制技术
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吹灰控制方法
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