基于神经网络的锅炉内火焰燃烧稳定性研究

在锅炉燃烧效率优化问题的研究中,针对燃烧稳定性问题,提高燃烧检测准确度。利用锅炉中火焰燃烧图像的分析来检测锅炉内火焰燃烧稳定性,当燃烧受煤粉或其它杂质的影响火焰出现短时脉动时,传统的灰度方差的检测方法不能避免火焰脉动的影响,对锅炉内燃烧稳定性检测偏差大。为此提出了一种采用神经网络的火焰燃烧稳定性检测方法,选取与火焰稳定性直接相关的多个特征作为神经网络的输入向量,通过对样本的多次训练能够去除杂质燃烧引起的微小脉动的影响,克服了传统方法检测准确度不高的问题。实验证明,改进方法能够有效避免杂质对燃烧的影响,准确对锅炉内的燃烧稳定性作出检测,并取得了满意的结果。     

电站锅炉燃烧系统的神经网络建模研究

锅炉是火电厂主要的热力设备,锅炉燃烧系统将燃料与燃烧所需的空气按照一定的比例、速度送入到炉膛,确保燃烧迅速,可以更好的适应锅炉压力和煤炭的燃烧所需氧气,从而减少氮氧化物的排放量,达到节能目的。锅炉的燃烧系统是一具有多变量、非线性、不确定、滞后性等特点,常规的控制方法无法达到理想的要求。因此根据锅炉燃烧系统的特性,建立燃烧系统的神经网络模型,对燃烧系统的参数进行研究。本文主要分析了神经网络模型的优势、电站锅炉燃烧系统性能,在此基础上,建立锅炉燃烧系统的神经网络预测模型。神经网络预测模型可以对锅炉燃烧系统的烟气排放温度、炉膛温度、氮氧化物排放量等预测比较准确。     

分析智能控制在火电站锅炉燃烧系统中的应用

锅炉燃烧系统是火电厂重要的组成部分,直接关系到火电厂机组的运行效率和安全性。由于锅炉燃烧系统具有惯性、非线性、延迟性等特点,所以无法建立有效的数据模型,对燃烧系统燃烧效率做出有效的评估。将智能控制技术应用在火电厂锅炉燃烧系统中,可以提高燃烧系统的燃烧效率,降低二氧化碳、氮氧化物等污染气体的排放量。本文主要分析了遗传算法、人工智能、模糊控制等智能控制技术的应用。     

基于隐马尔可夫模型的不稳定燃烧模式早期预测方法

不稳定燃烧存在多种模式,不同模式会导致后继燃烧状态的不同演化,对燃烧室燃烧模式的实时预测能够为抑制不稳定燃烧提供依据并提高燃烧室设计效率。首先对模型旋流燃烧室不同工况下不稳定燃烧特性进行实验研究,获得动态压力脉动数据;随后建立不稳定燃烧模式-压力脉动数据库;最后在该数据库的基础上,采用隐马尔可夫模型（HMM）作为学习和预测工具,建立模式与压力脉动信号之间的概率模型并对不稳定燃烧模式进行在线识别与预测。研究结果表明,基于实验数据的HMM方法能够在毫秒级准确预测不稳定燃烧是否发生,并且能够较准确识别不稳定燃烧模式。     

燃烧动力学平台设计

燃料的相关研究在发动机研制中扮演着重要角色,数据是燃烧模型耦合的基础,反应机理是燃烧数值模拟的关键.针对我国在燃烧数据库建设方面的短板问题和个性化燃烧反应机理构建的迫切需求,本文设计了燃烧动力学平台,包括燃烧数据库和燃烧反应机理在线计算系统.燃烧数据库系统通过数据的标准化和分级管理建立了高效的搜索流程,形成了国内独有的...     

燃烧控制技术及其新发展（3）高级燃烧控制技术（之二）

燃烧控制技术及其新发展──（３）高级燃烧控制技术（之二）１前言在第（２）集中介绍了高级燃烧控制技术的基本型，即燃料是单一的，燃烧用的空气采用强制通风方式的双交叉限幅燃烧控制方式（空气过剩率上下限限幅的燃烧控制方式：以下简称ＤＣＬ方式）。本次将介绍ＤＣ...     

CFBB锅炉燃烧方案设计及现场应用案例

以130t/hCFB锅炉为研究对象,介绍DCS系统配置、功能及锅炉燃烧控制方案。针对CFB锅炉燃烧过程的复杂特性,基于多变量频域解耦控制理论,提出了"能量-氧量"双交叉燃烧控制方案,实现了CFB锅炉主要参数之间的解耦控制,消除了燃烧过程中主要内扰的影响,同时保证了燃烧的经济性,进而提高了锅炉燃烧自动控制系统的连续投运率,达到锅炉燃烧自动投运率为100%。     

燃烧控制技术及其新发展：4燃烧控制技术的新发展

燃烧控制技术及其新发展（４）燃烧控制技术的新发展１前言第（２）和第（３）部分介绍了实际燃烧控制的基本技术，即单一燃烧、混合燃烧、自然通风方式及玻璃熔炉等基本型双交叉限幅燃烧控制方式（即基本型空气过剩率上下限限幅燃烧控制方式，以下简称基本型ＤＣＬ方式）...     

利用曲轴转速波动间接诊断内燃机燃烧状态

瞬时转速-缸压模型的建立验证了瞬时转速波动间接诊断燃烧状态的可行性,在此基础上定义了4种燃烧状态特征参数,并提出了一种多燃烧状态特征参数综合的方法.实验数据分析表明:这4种燃烧状态特征参数分别能单独诊断内燃机燃烧状态,且综合燃烧状态特征参数比单个燃烧状态特征参数诊断正确率更高.     

智能优化算法的研究及其在锅炉燃烧中的应用

本文提出用智能优化算法模型来指导工业锅炉燃烧过程控制。首先通过免疫遗传算法来优化锅炉燃烧过程控制参数,利用优化结果调节锅炉燃烧过程控制。而后利用BP神经网络来模拟工业锅炉燃烧过程,建立工业锅炉燃烧过程输入输出之间的非线性模型。结果表明,本文所提出的智能优化算法模型具有较好的效果。     

Control of an industrial copper solvent extraction process

A two level control strategy that stabilizes and optimizes the production of an industrial copper solvent extraction process is presented. The stabilizing layer consists of a multi-input–multi-output controller or two single-input–single-output controllers with additional four feedforward compensators that regulate the flow rates in the copper solvent extraction process. The optimization layer consists of an optimizer that maximizes the production of the copper solvent extraction process and gives setpoints to the controllers at the stabilizing level. The mechanistic plant models, verified with industrial data, are linearized by identifying first and higher order transfer function models from simulated PRBS data. On the basis of the linear models, the interactions of the controlled variables, and the pairing of the controlled and manipulated variables are studied and the optimizer and the controllers designed. The control strategy employing two PI-control loops or a model predictive controller and additionally four feedforward control loops is successfully tested against simulated disturbances and setpoint changes. The control strategy is also compared to the data collected from the industrial plant under manual control. With this two level control strategy the production of the copper solvent extraction process is increased by 3–5% and the process variation is decreased by 70–90% compared to the manual operation of the case industrial plant. The results gained in simulation environment are successful and encouraging for further testing in an industrial plant.     

非线性四容水箱预测控制研究

根据工业现场实际控制中实现预测控制的困难,提出了利用OPC通讯技术把Matlab与PLC/HMI工业控制系统进行集成,并实现预测控制的方案。文中还针对非线性四容水箱系统建立了机理模型,并通过在线辨识获得四容水箱模型的未知参数,从而对水箱液位进行控制。实际控制结果表明,预测控制能够很好地使水箱液位跟踪设定值,验证了该控制策略的可行性及有效性。     

基于Linux的嵌入式组态软件中控制策略的设计与实现

基于Linux的嵌入式组态软件是嵌入式系统在工控领域中发展的要求。简要的阐述了组态软件中的控制策略,重点介绍了组态软件控制策略模块在开发环境和运行环境中的设计和实现,并给出了一种方便用户使用和扩充PID算法的函数调用接口。控制策略在组态软件中的实现使得用户对工业过程的控制和管理更加精确和方便。     

高压氧舱自动监控系统的设计与开发

在高压氧舱自动监控系统设计中采用基于PC总线的工控机，利用PCL系列控制板对舱室进行控制，并利用Lab Windows／CVI虚拟仪器编程语言实现了监控系统的软件编程。采取了模糊-神经元控制策略，提高了系统的可靠性。     

工业控制计算机产业现状与发展策略(上)

本文从集散控制系统、现场总线控制系统、数控装置、可编程控制器、工业PC、传感器几方面入手,全面回顾总结了我国工业控制计算机产业的历史与现状,分析了该产业的发展趋势,并提出了相应的对策.     

工业控制系统安全现状及安全策略分析

"两化"融合的推进和以太网技术在工业控制系统中的广泛应用,使得工业控制系统及SCADA系统等不再与外界隔离,引发了一系列病毒和木马攻击工业控制系统攻击事件,直接影响到公共基础设施的安全,为工业生产运行和国家经济安全带来重大的安全隐患,本文将从工业控制的角度,分析工业控制系统安全的特殊性,并针对工业控制系统安全提出相应的防护策略。     

间歇精馏过程的模糊逻辑与增益自调整PID混合控制

针对间歇精馏过程的强非线性和非平稳时变特性,结合模糊逻辑控制和增益自调整PID控制的优点,提出了一种模糊逻辑和增益自调整PID混合控制的先进控制策略,详细推导了其控制算法,设计了相应的控制器,并在EuroBEEB工控机上用实时BASIC语言编程实现,对一套甲醇/水二元间歇精馏塔的塔顶浓度进行了推断控制实验,获得了比单独采用模糊逻辑控制时更好的控制结果。这说明,模糊逻辑和增益自调整PID混合控制是强非线性和非平稳时变过程的一种有效控制策略。     

基于局部策略交互探索的深度确定性策略梯度的工业过程控制方法

为了实现对非线性、滞后性和强耦合的工业过程稳定精确的控制,提出了一种基于局部策略交互探索的深度确定性策略梯度（LPIE-DDPG）的控制方法用于深度强化学习的连续控制。首先,使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法作为控制策略,从而极大地减小控制过程中的超调和振荡现象;同时,使用原控制器的控制策略作为局部策略进行搜索,并以交互探索规则进行学习,提高了学习效率和学习稳定性;最后,在Gym框架下搭建青霉素发酵过程仿真平台并进行实验。仿真结果表明,相较于DDPG,LPIE-DDPG在收敛效率上提升了27.3%;相较于比例-积分-微分（PID）,LPIE-DDPG在温度控制效果上有更少的超调和振荡现象,在产量上青霉素浓度提高了3.8%。可见所提方法能有效提升训练效率,同时提高工业过程控制的稳定性。     

基于协议解析的工控网络安全仿真平台设计

工业控制网络的安全防护通常采用防火墙技术和多种复杂的应用层协议协同完成,但是未涉及应用层协议的深入分析。为了更好地保障工控网络数据访问的安全,结合工控网络报文定制性的特点,详细分析了基于应用层协议解析的安全防护策略。该方案在工业防火墙的基础上,通过对工控网络通信协议的报文深入解析,直接在报文层面解析过滤,从而拦截与功能实现无关的报文,并发现隐藏较深的威胁。以OPC协议为例,搭建了基于应用层协议深度解析的工控网络安全仿真测试平台,并利用石化企业现场设备的通信数据对该平台进行了验证。所提出的安防策略为工控网络安全设备的设计和制造提供了一种基于应用层协议解析的方案,具备较高级别的安全性能。     

一种基于力/位混合控制进行插孔作业的策略

插孔作业是一种典型的机器人操作．在工业化机器人装配中存在大 量插孔 类的作业．由于位置误差的存在，小间隙比插孔作业的成功率并不高．本文从分析插孔失败 的原因入手，提出了一种成功率很高的基于力/位混合控制的插孔策略．实验验证了策略的 有效性．