基于混沌和人工神经网络方法建立计算气固循环流化床局部颗粒浓度时间序列的非线性模型

• 作 者: 李晓祥 石炎福 黄卫星 漆小波 余华瑞 祝京旭
• 机 构: 四川大学化工学院,西安大略大学化工系
• 出 处: 高校化学工程学报
• 发表日期: 2003年5期
• 关键词: 循环流化床 颗粒浓度 时间序列 混沌 神经网络 CFB riser solids holdup time series chaos neural network
• 基金项目: 国家自然科学基金

基于气固循环流化床是一混沌动力学系统,故采用了耦合混沌理论中的重构相空间方法与人工神经网络的非线性映射功能,建立起提取气固循环流化床颗粒浓度时间序列的非线性模型,并将此模型应用到(100mm×16m,FCC固体颗粒的上行气固循环流化床系统. 由模型产生的局部颗粒浓度时间序列与实验测得局部颗粒浓度时间序列的统计特性、功率谱及非线性动力学特征吻合较好.