本文 通 过 对己有模型和锅炉运行现状的分析，尝试用BP神经网络的方法分析讨论锅炉效率在线计算和运行优化等问题。研究工作主要包括:基于BP神经网络进行煤的工业分析结果和元素分析结果之间的转换 考虑到煤在锅炉中燃烧时有固体未燃碳存在，给出了煤组成成分的实际结果的概念 详细讨论了过量空气系数的两种定义及特点，说明运行中用烟气分析结果确定过量空气系数时，对测得的湿烟气含氧量进行修正的必要性和方法:以反平衡法为基础给出了改进的锅炉效率在线计算模型 以效率在线计算为基础，尝试运用神经网络方法确定锅炉运行中

基于自适应RBF神经网络的PID控制,用于燃气轮机排气温度 -SELF-ADAPTIVE RBF NEURAL NETWORK PID CONTROL IN EXHAUST TEMPERATURE OF MICRO GAS TURBINE