基于氧量软测量的锅炉在线燃烧优化控制

尾部烟气氧含量的准确测量对提高锅炉燃烧的经济性有重要意义.本文把软测量技术应用于尾部烟气氧含量的测量.主要通过机理分析建立了氧量软测量模型,仿真验证表明,建立的氧量软测量模型能够较好地反映实际氧量的变化.同时提出了一种基于锅炉负荷调整烟气氧含量设定值,再进行风煤比寻优的电站锅炉在线燃烧优化方案,达到了节煤降耗的目的.     

基于烟气氧含量软测量的锅炉在线燃烧优化

尾部烟气氯含量的准确测量对提高锅炉燃烧的经济性有重要意义。本文把软测量技术应用于思部烟气氯含量的测量，主要通过机理分析建立了氯量软测量模型，仿真验证表明建立的氯量软测量模型能够较好的反映实际氯量的变化，同时提出了一种基于锅炉负荷调整烟气氯含量设定值，再进行风煤比寻优的电站锅炉在线燃烧优化方案，达到了节煤降耗的目的。     

基于改进核模糊聚类算法的软测量建模研究

针对发酵过程软测量建模采用单模型建模方法存在计算量大和精度较差的问题,提出一种基于改进核模糊聚类算法的多模型神经网络软测量建模方法.该方法首先使用主元分析方法对样本数据进行数据处理,所得主元变量作为模型的输入变量,然后使用基于粒子群优化算法的核模糊C均值聚类算法(PSKFCM)对数据集作聚类划分,最后针对每个聚类建立局部神经网络模型,多个局部神经网络模型估计结果的融合即为软测量模型的输出.将所提建模方法应用于红霉素发酵过程生物量浓度软测量建模,结果表明所建软测量模型具有较高的精度和良好的泛化能力.     

基于AR谱的频率估计改进方法

在振动信号测量中,为了提高AR谱估计器频率估计的精度,提出一种基于AR谱估计的频率估计改进方法.通过在测量过程中调整采样频率,达到提高频率估计精度的目的.仿真实验结果说明,该方法简单、有效,有工业应用的前景.     

基于支持向量机的催化剂颗粒浓度软测量

软测量技术的关键是建立优良的软测量数学模型,最小二乘支持向量机(LS-SVM)以其优良的泛化特性而被应用到软测量建模中.在分析炼油厂烟气催化剂颗粒浓度测量原理和现状的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机建模的催化剂颗粒浓度软测量方法,给出了相应的系统结构和算法.针对系统慢时变特性,采用模型校正机制,以提高软测量的在线监测精度.仿真和实际运行结果表明,基于LS-SVM的软测量精度优于经验公式,是软测量建模的一种有效方法.     

融合机理与数据的篦冷机温度软测量模型

针对篦冷机内部温度难以在线测量的问题,提出一种融合渗流换热机理与神经网络数据辨识的篦冷机温度软测量模型。首先考虑局部非热平衡效应,并结合多孔介质渗流换热理论建立床层内气固换热的机理模型;其次以床层边界条件与机理模型的温度预测值作为网络输入量,机理模型的温度预测偏差作为输出量,建立双并联前馈神经网络,并采用快速学习网算法训练网络参数;将辨识后的人工神经网络作为篦冷机气固渗流换热机理的补偿器,建立混合温度软测量模型。利用篦冷机生产运行数据进行了二次风温的软测量实验,实验结果表明,与机理模型相比混合软测量模型测量精度有较大提高,并且与实验数据的误差较小,混合软测量模型对于篦冷机温度具有较好的测量精度。     

基于改进串联混合建模方法的发酵过程菌体浓度软测量

发酵过程中菌体浓度难以在线实时测量,给控制与优化带来困难.针对这一问题,本文利用软测量技术来实现菌体浓度的在线估计,并提出了一种改进的串联混合建模方法用以建立菌体浓度软测量模型.改进的串联混合建模方法,克服了现有方法需要利用插值所得的数据进行软测量模型构建的不足,从而保证了建模数据的可靠性.利用诺西肽发酵过程生产数据进行仿真研究,仿真结果表明,基于改进串联混合建模方法的软测量模型是有效的,比基于现有方法的软测量模型具有更好的估计性能.     

基于支持向量机的软测量方法在火电厂节能监测中的应用

针对国内火电厂热工过程中传统的测量方法不易测量参数的困难,探讨研究了软测量方法在火电厂节能监测中的最新进展与应用.提出了基于支持向量机的软测量方法.支持向量机是新的机器学习方法,较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.以其为依据建立了烟气含氧量的软测量模型,并将模型用于烟气含氧量的预估,结果证明支持向量机是软测量建模非常有效的方法.     

基于卡尔曼滤波的烟气NOx浓度融合测量方法

烟气中NO_x浓度的快速准确测量对提高燃煤电厂脱硝系统效率、降低氮氧化物排放具有十分重要作用。针对目前燃煤电厂烟气连续监测系统（Continuous emission monitoring systems,CEMS） NO_x浓度测量存在较大滞后和采样管路吹扫过程中无法进行有效测量等问题,结合CEMS测量和软测量技术各自的特点,提出基于卡尔曼滤波与数据融合技术的NO_x浓度测量方法。阐述了基于卡尔曼滤波的烟气NO_x浓度融合测量方法的原理和特点,并利用燃煤电厂的历史数据对该方法进行了验证。结果表明：通过合理地选择融合测量参数,基于卡尔曼滤波的数据融合测量方法能有效克服CEMS测量滞后问题,并具有较快的测量响应速度和较高的测量精度。当CEMS测量失效时,融合测量依然能够根据软测量值对NO_x浓度进行估计,提高了NO_x浓度测量系统的可靠性。     

电站锅炉烟气量在线软测量方法

针对电站锅炉的烟气流量难于测量问题,提出了一种基于易测参数的在线软测量模型,并以管式空气预热器作为监测对象,给出了具有通用性的模型计算方法.利用工控机与IDCB-893相结合的分布式计算机数据采集方法,实现了在线监测过程的工程应用.