循环水泵计算模型及节能分析

循环水泵是火电机组主要耗能设备之一,具有较大的节能空间。本文建立定速泵、变频泵以及不同泵组合的计算模型,针对2台双速泵,1台定速泵和1台变频泵,以及2台变频泵等不同的组合,在离散流量和连续流量情况下进行实例计算,得到不同改造方案下泵的耗功情况。结果表明:采用2台变频泵在各种工况下都能达到最佳运行状态;在双速泵可实现的各工况中,当流量为18.68 m3/s时,2台变频泵运行比2台双速泵运行节能182.6 k W;当流量为15.58 m3/s时,2台变频泵运行比1台变频泵和1台定速泵节能778.5 k W。本文的计算与分析可为循环水泵技术改造及火电机组节能优化提供参考。     

基于并行神经网络的水电机组振动状态劣化研究

目前大多数水电机组振动故障诊断研究大多侧重于故障类型和故障定位,从而忽视了检修的重要性。通过检修可以避免大多数故障,而水电机组振动状态和设备劣化之间存在复杂的非线性关系。引入并行神经网络,设计了一种基于传感器和并行神经网络模型的状态监测方法。该方法采用传感器收集大量的数据,通过并行神经网络来拟合设备劣化曲线,根据拟合曲线进行有效的诊断,并给出当前设备运行情况、设备故障风险评估和检修建议。最后,通过预测精准度分析和基于时间劣化预测分析对方法进行验证,系统的拟合曲线可较好地反映设备的运行状态。     

基于小波去噪与KECA的工业过程故障检测研究

提出一种基于小波去噪与核熵成分分析(WT-KECA)的方法。首先,利用小波变换对原始过程数据去噪,然后利用核熵元分析(KECA)进行数据降维与特征提取,保证信息量损失最小,并根据统计量SPE和T2来判断是否发生故障。通过对TE过程的仿真研究,验证了该方法的有效性和可行性。     

水电机组导叶非线性自适应校正控制方法

水轮发电机组是一个典型的非线性系统,不同的导叶开度下其简化线性模型不同。本文分析了水电机组功率波动的原因,提出一种针对不同导叶开度下简化线性模型的自适应校正PID比例增益的控制方法,给出了导叶开度非线性自适应校正控制方法的参数整定方法,并在石门坎水电厂＃2机组进行了现场实施,现场实施和试验表明：该方法实施后机组静态调节误差、功率波动周期、功率波动幅度、调节稳定时间明显改善,有效的提高了机组的调节性能。     

基于相关向量机的热工参数软测量

针对火电机组中某些重要热工参数难以直接测量的问题,本文提出了一种基于相关向量机(RVM)的热工参数软测量方法。采用组合核函数的形式代替传统的单一核函数,采用改进的鲸鱼优化算法(IWOA)优化核函数参数和组合核权重系数,利用优化后的参数和机组实际工况数据建立IWOA-RVM软测量模型,并采用样本更新策略实现该模型的在线更新。将该模型应用于某600 MW燃煤机组锅炉参数测量,结果表明:本文提出的IWOA-RVM软测量模型的烟气含氧量和飞灰含碳量预测结果均方根误差分别为0.085 2和0.088 4,均低于BP神经网络和支持向量机软测量模型;本文模型所需的相关向量少,模型稀疏性好,测试精度高,具有较强的泛化能力。     

基于加权模糊C-均值聚类的锅炉运行参数基准值建模

锅炉运行参数基准值是锅炉耗差分析的基础和前提。本文提出了基于加权模糊C-均值聚类的锅炉运行参数基准值确定方法,该方法基于不同锅炉运行参数对锅炉效率影响程度不同,利用锅炉效率简化计算模型对锅炉运行参数进行求导,进而确定不同锅炉运行参数各自的权重;然后利用加权模糊C-均值聚类算法在典型负荷区间进行多参量同步挖掘,从而确定锅炉运行参数基准值。实例分析结果表明,相对于基于模糊C-均值聚类的传统方法,本文方法确定的锅炉运行参数基准值更加合理有效。     

煤质自适应控制在超临界机组的应用

对超临界W火焰机组煤质自适应控制技术进行了研究,提出了快速的煤质热值软测量方法和燃料与给水等调节的煤质自适应校正方法,改进和优化了基于直接能量平衡（DEB）协调控制方法,结合采用经典方法构造的热量信号,实现了超临界机组的煤质自适应控制,保证了机组主参数调节的稳定性,提高了控制系统对煤质变化的鲁棒性.     

嵌入式Linux设备驱动程序设计方法

针对嵌入式Linux操作系统设备驱动程序的编写问题,并结合三星公司的S3C2410处理器的应用为例,开发出了一个实用的字符设备驱动程序。论述了嵌入式Linux设备驱动程序的组成、实现、调试和发布方法。归纳了嵌入式Linux设备驱动程序的通用思想。     

超临界机组的燃料调节方案分析

以某电厂超临界机组的燃料自动调节为例,介绍了一种采用煤质自适应控制的、磨一次风量模拟控制的、燃料子系统投入台数自适应的燃料调节系统设计与实施方案,实现了在磨风量测量不准的情况下通过磨一次风量模拟控制仍然能够投入磨的一次风自动调节,在燃煤煤质快速大幅变化时机组燃料调节及主要自动仍能满足控制要求.