人工智能赋能的锅炉燃烧智能优化控制策略研究
Journal: Project Engineering DOI: 10.12238/pe.v3i4.15088
Abstract
本文研究了人工智能技术在锅炉燃烧智能优化控制中的应用。首先分析了锅炉燃烧系统的运行原理及传统控制策略的不足,随后探讨了深度神经网络、强化学习等AI算法在燃烧控制中的适用性,设计了基于三层架构的智能优化控制系统,并提出燃烧状态预测、动态优化控制等关键策略。研究结果表明,该策略能有效提升锅炉热效率、降低污染物排放,同时具备多目标优化和在线学习能力。最后分析了数据质量、实时性等技术挑战,并展望了数字孪生、边缘计算等技术融合的发展前景,为锅炉智能化改造提供了理论支持与实践路径。
Keywords
人工智能；锅炉燃烧；智能优化控制
Full Text
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Copyright © 2025 李强
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