超超临界二次再热机组再热汽温调节方案应用分析

二次再热机组相对一次再热机组的热力系统具有更加复杂的结构,且国内二次再热技术的应用刚刚起步,缺乏建设与运行经验,从而导致新建二次再热机组难以确定调节方案。对国内新投产华能安源660 MW、国电泰州1 000 MW超超临界二次再热机组再热汽温的调温原理、控制方案以及投运效果进行了详细的总结分析。分别给出了这2种典型调节方案的优势与缺陷,并基于此给出了改进建议,为二次再热机组再热汽温调节方案的选取与改进提供参考。     

LS-SVM误差补偿的广义预测控制

广义预测控制（Generalized Predictive Control,GPC）汲取了DMC（Dynamic Matrix Control）、MAC（Model Algorithmic Control）中的多步预测优化策略,抗负载扰动、随机噪声、时延变化等能力强,且选取模型参数少,利于控制。然而,据研究发现GPC对模型失配问题有一定的局限性。最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM）是在支持向量机的研究基础上发展而来的,具有良好的回归、分类功能。在认真学习LS-SVM原理的基础上,提出了基于LS-SVM误差补偿的广义预测控制,并选择两个模型进行了仿真实验。通过与常规GPC的比较,表明了该算法具有更优的控制性能。     

基于混沌相空间重构与支持向量机的风速预测

讨论了基于混沌相空间重构和支持向量机的风速预测。对风速数据的混沌特性进行分析,在此基础上进行相空间重构,采用C-C算法求取嵌入维数m和延时时间τ,确定预测模型的输入维m与样本集;在样本集中,采用粗搜索和细搜索的方法选取预测点的参考点,在进行细搜索的过程中提出相关性分离速率的方法,提高了预测精度。利用支持向量机强大的泛化能力,构造出风速预测回归函数,避免了传统的人工神经网络所存在收敛速度慢、结构选择困难和局部极小点问题。最后采用新西兰某风电场采样周期为10min的风速测量数据进行风速预测,实验结果表明采用Chaos-SVR方法有效降低了风速预测误差,且此方法与神经网络法相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度。     

基于反馈线性化的二自由度协调控制系统设计

协调控制系统的性能直接影响单元机组运行的安全性和经济性。为了克服非线性环节以及能量供需之间关联耦合作用对协调控制系统控制品质的影响,将反馈线性化方法与二自由度控制结构结合,针对一个典型的非线性机炉系统模型,设计出协调控制系统。在不同工况下的仿真试验表明,所设计的控制系统具有良好的设定点跟踪性能、抗干扰能力及鲁棒性。     

基于改进T-S模型的热工过程模糊辨识算法

提出了一种实用的基于T-S模型的热工系统模糊辨识方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,然后通过基于熵的聚类和竞争学习算法对热工过程的输入数据空间进行划分,在此基础上利用递推最小二乘辨识算法建立一个热工过程的T-S模型。文中给出了熟知的Box-Jenkins数据的辨识结果,并将该方法应用于辨识单元机组的协调控制系统。     

时变大滞后系统的自适应灰色预测PID控制

为对时变大滞后系统实现快速有效的实时控制,将二次型性能指标引入到 PID 控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了自适应 PID 的最优控制律, 并进行了稳定性分析。同时将自适应 PID 与灰色预测器相结合, 用预测结果代替被控对象测量值, 克服了大滞后系统控制效果不能及时反馈的不足,实现了“事先调节”。仿真结果表明,对时变的大滞后系统具有很强的适应性和鲁棒性。     

非自衡对象预测函数控制及其仿真研究

提出了一种非自衡对象预测函数控制 (PFC) 增量型算法,闭环系统稳态性能分析表明,系统对于设定值变化、输入和输出阶跃扰动均无余差。锅炉给水控制对象是典型的非自衡对象,应用提出的算法,结合考虑可测扰动的 PFC 策略,设计了一种新型给水控制系统。仿真结果表明,系统具有良好的动态调节品质和很强的鲁棒性能。     

锅炉-汽轮机对象的多变量状态反馈线性化

锅炉 汽轮机对象是一个典型的多输入多输出仿射非线性系统。本文利用多输入多输出状态反馈线性化理论,首先将其转化为一个线性系统,然后为该线性系统选择合适的极点,应用多变量极点配置方法对其进行控制。该方法克服了局部线性化方法工作范围小的缺点。仿真结果证明了该方法具有较好的控制效果。     

粗糙集理论和贝叶斯网络在汽轮机振动故障诊断中的应用

针对实际的汽轮发电机组振动故障诊断中常存在冗余和不确定性信息这一问题,基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种汽轮机振动故障诊断新方法.利用粗糙集信息表约简方法实现对故障特征的约简,以获取最小诊断规则.基于最小规则的贝叶斯网络模型可以有效降低网络构造的复杂性,同时利用贝叶斯网络来发现节点间的潜在关系,解决故障诊断过程中的不确定推理问题,从而提高诊断效率.最后,进行了故障实例分析,结果证明了该方法的有效性.     

加强矿山设备管理的体会

本文论述了设备管理工作对提高企业经济效益的作用,介绍了该矿加强矿山设备管理的措施和体会。