[发明专利]基于BP神经网络的静电除尘器中磁场效应预测方法

摘要

本发明涉及一种基于BP神经网络的静电除尘器中磁场效应预测方法，包括以下步骤：1)在建立了流场、电磁场和颗粒动力场相互耦合的数学模型基础上，分析温度场对以上三个场域的作用机理；2)对磁场环境下高温线板式ESP中PM2.5的除尘性能进行数值模拟；3)以仿真数据作为训练数据，利用BP神经网络模型对不同工作电压下的磁场效应进行预测。与现有技术相比，本发明模拟了磁场环境中不同工作电压下高温线板ESP的除尘效率，并结合仿真数据和预测模型对不同工况下的磁场效应进行了预测，为准确预测高温线板式ESP磁场效应提供了模型依据。

主权项

1.一种基于BP神经网络的静电除尘器中磁场效应预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)在建立了流场、电磁场和颗粒动力场相互耦合的数学模型基础上，分析以上三个场域的作用机理；2)对磁场环境下高温线板式ESP中PM2.5的除尘性能进行数值模拟；3)利用BP神经网络模型对不同工作电压下的静电除尘器除尘效率进行预测；所述的在建立了流场、电磁场和颗粒动力场相互耦合的数学模型基础上，分析以上三个场域的作用机理具体包括：外加磁场机理分析过程，温度机理分析过程和多场耦合分析过程；所述的外加磁场机理分析过程具体为：在二维静电除尘器中施加与静电除尘器电场的方向垂直纸面向内的磁感应强度；假设在极线上施加正高压，电场力的方向是指向收尘板，这时在正离子向收尘板运动过程中与尘粒相碰，并附着于粉尘颗粒上使其荷正电，荷电粒子由于受到电场力作用朝收尘极方向做抛物线运动；加入磁场后，带电粉尘颗粒由于受到电场力和洛伦兹力联合作用作螺旋运动，延长了荷电颗粒在ESP中停留时间，改变荷电颗粒与收尘板的碰撞方向，将使得颗粒物更易被收尘极捕获。