检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京国电电力有限公司萨拉齐电厂
出 处:《电气技术与经济》2025年第4期194-197,共4页Electrical Equipment and Economy
摘 要:电厂的复杂工作环境,如高温、高湿、多粉尘等,都可能对皮带秤的计量性能产生影响。例如,灰尘和物料在秤架上的堆积可能导致传感器受力不均,从而产生误差。同时,天气和气候的变化也可能导致皮带秤内部应力的变化,进而影响其计量精度。因此,研究一种电厂入炉煤皮带秤计量误差高精度校准算法。利用t分布先对计量数据完成粗大误差检测。将皮带秤的计量误差数据作为输入,导入到BP (反向传播)神经网络模型中,实现高精度校准。实验结果显示:研究算法应用后电厂入炉煤皮带秤计量误差校准精度较高,且计量数据的损失量较小,证明了该算法具有较优的可应用性。
关 键 词:电厂 入炉煤皮带秤 计量误差 高精度校准 算法设计
分 类 号:TH715.1[机械工程—测试计量技术及仪器]
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