搭建了板式换热器污垢热阻实时监测系统平台,采用多项式拟合的方法分析出松花江水中电导率、铁离子、细菌总数、pH值、浊度等水质参数与污垢的形成过程密切相关;将其和时间作为输入量,污垢热阻作为输出量,建立基于BP神经网络的冷却水污垢热阻预测模型。结合绝对误差和相对误差的分析知:预测值准确率达到90%以上,网络泛化能力的可靠性强;分析比较多次预测结果表明,该模型不但适用于流速、换热器特性参数等为定值的情况,而且当这些参数发生改变时,该模型也适用。
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