Para asegurar un control razonable de la tasa de circulación de partículas, estudiamos el impacto de parámetros de control como la velocidad de fluidización del lecho burbujeante, la velocidad total del lecho rápido y la relación de ventilación, la altura de la capa tranquila del lecho burbujeante, el diámetro promedio de partículas en la tasa de circulación de partículas en el sistema de lecho fluidizado de doble circulación que construimos nosotros mismos. Sobre la base de tres algoritmos de optimización de pesos diferentes, como el algoritmo de impulso adicional, el algoritmo de Levenberg-Marquardt y el algoritmo genético, construimos un modelo de optimización de la red neuronal BP y comparamos el error entre los valores predichos del modelo y los valores reales. Los resultados del estudio muestran que la tasa de circulación de partículas se ve poco afectada por las variaciones en la velocidad de fluidización del lecho burbujeante; la tasa de circulación de partículas aumenta con el aumento de la relación de ventilación, la velocidad total del lecho rápido y el lecho burbujeante, así como la altura de la capa tranquila, y disminuye con el aumento del diámetro promedio de partículas; basado en la optimización genética de la red neuronal BP, el error promedio durante las pruebas en las muestras es del 0,4365%, la desviación estándar es del 0,0641, los valores predichos coinciden con los valores experimentales, lo que hace que la red neuronal BP sea un modelo preferido.

lecho fluidizado de doble circulación; tasa de circulación; parámetros de control; optimización de pesos; modelo de red neuronal BP; algoritmo genético; algoritmo AM; algoritmo LM