基于混合神经网络的风机性能监测模型

针对传统的RBF神经网络泛化能力差的缺点,利用RBF神经网络强大的非线性逼近能力和数学模型良好的外推能力,提出了一种将传统的RBF神经网络和用偏最小二乘法建立的通风机性能数学模型相结合的混合神经网络模型,并将该模型用于通风机的重要性能参数——流量的监测上。以实验室4-73No.8D离心风机为研究对象,用不同导流器开度下的实验数据进行拟合,研究结果表明,混合神经网络模型的泛化能力强,精度高,各项模型评价参数均优于传统的RBF神经网络模型。     

电站离心式风机性能在线监测的研究及其在DCS中的实现

针对风机设计，运行和性能特点，分析了进行电站风机性能监测重要性和必要性，建立了以曲面拟合理论和神经网络拟合为基础的离心式风机性能监测模型，并与DCS结合完成了通风机性能监测，最后通过现场实践进行了验证。     

基于参数映射的通风机流量全程测量的实验研究

该文基于风机无因次性能曲线中反映出的性能参数间稳定的映射规律，采用曲面拟合和神经网络的方法，逼近风机不同流量区域内的流量和全压、流量和功率的映射规律，并对逼近效果进行了比较。在此基础上，建立了基于参数映射的通风机全程流量测量模型，并对模型的应用进行了实验研究。同时针对风机相似定律适用范围的定量研究等相关的问题进行了实验研究。从而证明在相似定律范围内，该模型的测量精度可充分满足工程需要，在一定程度上解决了大管径流量的无节流准确测量的问题。     

电站离心通风机动态特性分析

针对运用烟风系统模型进行动态特性研究时，通风机建模存在的不足，对离心通风机的动态特性进行了分析，给出了离心通风机动态仿真数学模型，并对其中稳态成分和动态成分的建模进行了分析。     

基于温度压力补偿的锅炉汽包水位计的改造

采用蒸汽罩补偿式平衡容器测量汽包水位,并对汽包内汽不密度采用自动分段拟合,从而实现了给定误差精度下动态的压力、温度补偿,开发出基于动态压力、温度补偿并与电站DCS兼容以及就地多功能显示、报警的汽包水位测量系统,提高了电站锅炉水位测量的精度和自动化水平。     

电站离心通风机旋转失速的试验研究及特征提取

通过对试验室4—73№8D离心通风机的旋转失速的试验研究，得出了风机性能和失速脉动幅值、频率随旋转失速发展的规律，采用谐波小波对失速动态过程以及弱失速阶段进行了时频分析，提取了特征。试验证实，风机旋转失速边界线与风机最高效率线比较接近，弱失速阶段是应该引起足够重视的运行区域。     

不同疏水方式凝结水过冷度对机组经济性的影响

凝结水过冷度对机组的安全和经济运行有重要的影响。该文采用严谨的数学理论,推导了凝结水过冷度的变化对抽汽量的影响,证明了当凝结水过冷度发生变化时,对于不同的疏水连接方式,流过加热器的凝结水量有的发生变化,有的不变。并就不同疏水连接方式下凝结水过冷度对机组经济性的影响进行了定量分析计算。     

基于小波变换的离心风机弱失速特征分析

结合实验室4—73Nd8D风机进行了旋转失速试验,将谐波小波变换引入旋转失速的研究,通过对弱失速阶段机壳压力信号的时频分析,确定了弱失速阶段的失速能量间歇现象、频率特征以及在弱失速阶段对调节作用的敏感性,从而说明离心风机的弱失速阶段是一个应该引起运行、维修人员足够重视的重要区域,这也为离心风机旋转失速的深入开展研究莫定了基础。     

电站锅炉给水泵振动机理及振动监测中的分频段控制技术

详细分析了电站锅炉给水泵的振动机理及表现形式，在此基础上，介绍了分频段控制技术在给水泵振动监测中的应用。     

大型电站流体机械故障诊断的多参数特征提取

基于流体机械的机械和流体流动两方面特性，通过对电站典型流体机械的机械、非稳态流动等故障的特征分析，提取流体机械多参数特征中的奇异性特征和非稳态流动特征。通过对4-73No8D风机的试验研究，应用小波分析导出其定性和定量的奇异性特征。此外，基于非稳态流动的变频特性，分析并给出了多参数的非稳态流动特征，为流体机械故障诊断的多参数特征提供了依据。