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近年来，伴随着我国经济快速、持续发展，燃煤消耗显著增加，工业锅炉的需求也日益增加。燃煤锅炉运行过程中释放出大量的CO2气体，同时也产生了CO、SO2等有害气体。监测锅炉的运行状态并获取锅炉的运行效率，有助于改善锅炉的运行状况、减少有害气体的排放。本文围绕燃煤锅炉的运行状态监测和效率估算逐步展开，主要研究内容如下: (1)基于锅炉燃烧效率的热平衡理论，提取出影响锅炉燃烧效率的关键几个可测量因素。建立学习样本库，构建BP神经网络模型并利用学习样本对神经网络进行训练，获取锅炉燃烧效率的BP神经网络预测模型。 (2)借鉴锅炉效率的正平衡理论及现有的燃烧效率分析仪原理，提取主要因素、忽略次要因素，推导建立锅炉燃烧效率计算的逆向碳模型。 (3)考虑锅炉燃烧效率评估的参数测量需求，设计以STM32F107VCT6微处理器为控制核心的嵌入式硬件系统。 (4)结合设计的嵌入式硬件系统，设计基于ucos-Ⅱ的嵌入式软件系统，以便获取运行锅炉的相关实时参数并建立数据库，同时在PC上位机软件中计算出锅炉的燃烧效率。 (5)进行实验室环境下模拟实验和现场试验，测试搭建的嵌入式在线监测系统是否可靠并利用逆向碳模型计算燃烧效率值，同时利用BP神经网络预测模型进行效率预测。