邯郸热电厂气力除友系统存在的问题及改造

邯郸热电厂气力除灰系统在运行中存在出力不足、堵管、管道磨损、用气量大、落灰不畅等问题,对此,提出了增加仓泵容积、改进气灰混合方式、更换磨损弯头、降低榆灰速度及空气系统增客改造等措施,实施后基本解决了上述问题,保证了系统运行的稳定性.     

基于信息融合的火电厂飞灰含碳量的软测量建模实验室

提出了利用信息融合与软测量技术对火电厂飞灰含碳量测量进行建模的新算法．首先给出了自适应加 权融合和最小二乘支持向量机（LSSVM）算法,其次对三个非线性测试函数分别运用BP 神经网络、LSSVM 和基于 自适应加权融合的LSSVM 算法进行建模并比较了精度,最后给出了基于自适应加权融合的LSSVM 在火电厂飞灰 含碳量建模中应用的结果．     

基于变量选取的ANFIS技术及在发酵过程中的建模

提出了一种基于主成分分析选取变量的自适应模糊神经网络的建模方法,将该方法与其他三种未经变量选取的苔适应模糊神经网络的方法的建模精度进行了比较,结果表明该方法的建模精度较好。最后采用真实青霉素发酵过程数据进行模型验证．仿真结果表明该方法具有较好的建模精度和实用性。     

邯郸热电厂气力除灰系统存在的问题及改造

邯郸热电厂气力除灰系统在运行中存在出力不足、堵管、管道磨损、用气量大、落灰不畅等问题,对此,提出了增加仓泵容积、改进气灰混合方式、更换磨损弯头、降低输灰速度及空气系统增容改造等措施,实施后基本解决了上述问题,保证了系统运行的稳定性。     

发酵过程的多模型融合建模算法

提出了利用多模型融合技术进行发酵过程建模的新方法， 该方法能够将在线参数和离线参数同时用于建模中． 首先给出了多模型融合建模算法框架， 并描述了基于自适应模糊神经网络和模糊推理技术两个参与融合的子模型的建立方法. 采用三个非线性函数分别运用GMDH-PTSV算法、傅里叶神经网络和多模型融合建模算法进行建模精度比较. 最后给出了多模型融合建模算法在青霉素发酵过程中应用的结果．     

一种实用的发酵过程建模方法

该文提出了同时利用在线参数和离线参数融合建模的实用新方法，给出了基于自适应模糊神经网络方法和模糊逻辑推理方法的建模过程，将两种建模方法进行最优加权融合，采用真实青霉素发酵过程数据进行模型验证，仿真结果表明了该方法具有较好的建模精度和实用性。     

一种实用的火电厂飞灰含碳量软测量建模方法

提出了同时利用自适应加权融合和最小二乘支持向量机建模的实用新方法。首先,给出了基于小波的自适应加权融合和最小二乘支持向量机算法;其次,将BP神经网络、最小二乘支持向量机和基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法进行建模精度比较;最后,采用真实火电厂飞灰含碳量数据进行模型验证与预测,仿真结果表明基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法具有较好的建模精度和实用性。