GMRES算法在声学法重建三维温度场中的应用

利用声学测量技术进行锅炉炉膛温度场测量时,重建算法是实现炉膛温度场重建的关键。而在基于像素分割的重建算法中,准确、快速求解飞渡时间矩阵方程是重点及难点。对于求解大型稀疏矩阵方程问题,GMRES(广义极小残差法)效果比较好,尤其是针对大型稀疏非对称矩阵的求解问题。本研究将GMRES算法应用于锅炉炉膛三维温度场重建过程中,并利用MATLAB软件对单峰对称和单峰偏斜两种三维理想温度场模型进行了计算机仿真重建。研究表明:该算法重建精度高、速度快,可用于锅炉炉内三维温度场重建过程。     

基于声学层析成像的炉内温度场重建算法研究

为了获取快速准确的锅炉温度场在线监测信息,提出了一种基于声学层析成像(AT)测量的代数重建-神经网络(ART-NN)温度场重建算法,该算法结合了代数重建方法(ART)和BP神经网络方法的优势.采用该算法对多种典型的温度场模型进行数值仿真,分析了算法的重建结果和稳健性,并利用实验研究进一步评估该算法的性能.结果表明:ART-NN算法的重建质量和稳健性要优于Tikhonov正则法、Landweber迭代法和ART方法,为提高锅炉炉膛温度场重建质量提供了一种有效方法.     

考虑声波折射的声学锅炉温度场测量技术的研究

根据炉膛断面理想的温度分布函数,给出了二维单峰圆对称模型温度场,数值计算了声波在模型温度场中沿直线路径的传播时间,用声学CT算法进行了温度场的重建仿真。根据光学Fermat原理和数学变分方法建立的声波传播路径的数学模型,数值计算了声波在模型温度场中的折射传播路径,发现声波在非均匀温度场中不沿直线传播,其传播路径朝向温度较高的区域发生弯曲。利用得到的声波实际传播路径,用声学CT算法重建了温度场,结果表明考虑声波折射后建立的声学法二维温度场精确度得到提高。图5参7     

基于PSO-Powell算法重建炉膛截面温度场的研究

煤粉锅炉炉膛火焰温度场的测量是燃烧调整的基础,对于锅炉的燃烧经济性、安全性诊断以及优化运行有着重要的意义.利用4个面阵CCD获取的火焰图像的数字信号,在分析测试系统物理模型和炉膛火焰温度分布规律的基础上,建立了非线性多目标优化数学模型,并应用PSO算法和文中提出的微粒群.鲍威尔混和算法(PSOPowell)对其进行了求解.并在某电站350 MW锅炉上进行了多负荷工况下的实际测试.结果表明,此混合算法提高了PSO算法的寻优能力,利用其重建的温度场可以作为燃烧诊断和优化运行的重要依据.     

基于声学与光学相联合的温度场重建技术数值模拟研究

为了获得较为精确的炉膛燃烧二维温度场,达到实时监测炉膛内火焰温度的目的,分别利用光学法与声学法建立温度场重建模型并推导出较为简便的矩阵反演公式,并结合SVD(奇异值分解)算法对炉膛内二维温度场进行重建。数值研究表明:在测量误差均为0.05和0.1时,光学与声学测量方法分别在高温区域与低温区域有较好的重建效果,据此提出了基于层次分析法的声、光联合温度场重建技术,当采用(声、光)联合技术对炉膛单峰对称、单峰偏置和双峰对称温度场进行二维重建时,反演精度较光学法或声学法均提高0.01左右,表明了此种融合方法的可行性和准确性,对炉膛温度场反演具有重要意义。     

基于深度学习与热辐射成像耦合的炉内温度场在线测量

利用热辐射成像模型计算训练数据,基于多层感知器(MLP)神经网络重建炉膛温度场,以某300 MW锅炉为例进行在线测量实验,并通过机组调峰分析了燃料量和风量对温度的影响。结果表明：MLP神经网络对不同温度场重建结果的最大相对误差小于2%,添加噪声后最大相对误差也小于4%,其具有较好的泛化能力、预测能力和抗噪能力;炉内温度的升高趋势明显快于负荷,且风量对机组负荷的影响更大;所提出的耦合深度学习与热辐射成像的炉内温度场在线测量系统在提升煤电机组的灵活调峰能力方面具有较好的应用潜力。     

基于DenseNet与声学层析成像的温度场高分辨率重建

提出一种虚拟观测结合密集连接网络(DenseNet)的两阶段声学层析成像温度场高分辨率重建算法。以总体最小二乘为目标,采用虚拟观测法对超声飞行时间(TOF)进行重建,得到粗网格下的温度分布;然后利用搭建的DenseNet预测细化网格的温度分布信息,采用双输入模型,同时利用模块化输出方法对典型的温度场模型进行数值仿真。结果表明：该算法的重建质量和抗噪性均优于常用的虚拟观测方法、Landweber迭代法、Tikhonov算法及代数重建(ART)方法。     

基于火焰辐射的回转式危险废弃物焚烧炉内介质温度场的非接触重建

以两段式回转窑焚烧炉为研究对象,基于逆向Monte Carlo方法,提出了利用电荷耦合器件摄像机所获取的辐射信息进行炉膛断面二维弥散介质温度场快速重建的模型.应用最小二乘QR(LSQR)矩阵分解算法结合维恩定律即可重建出截面温度场.模拟计算表明,即使在存在测量误差的情况下,仍可以较好地重建出介质温度场,同时辐射能传感器的信噪比不应低于70 dB.并进行了现场试验研究,试验结果证实了重建方法的可行性和实用性.     

1000MW机组塔式炉炉内烧偏问题治理研究

对某1 000 MW机组塔式炉进行了全炉膛数值模拟,对比炉膛贴壁水冷壁CO、NO和O2等气氛监测分析结果和温度场测量统计结果,确认了炉内火焰烧偏的程度.基于一种核心向量机回归算法(CVR),对从集散控制系统(DCS)中筛选的海量数据进行分析,建立了水冷壁出口温度偏差与77个运行参数之间的关系模型,验证了该模型的精确性,并依据模型制定了二次风精细配风方案.结果表明:在现场实施该方案后,有效减小了水冷壁出口温度偏差,提高了蒸汽温度品质.     

W型火焰锅炉炉膛温度场的可视化试验研究

使用火焰辐射图像探测系统探测炉膛空间发射到镜头各像素的辐射能量,然后从能量传递和平衡的角度,由所得图像重建空间的温度场。在300MW机组W型火焰炉进行了炉膛二维断面温度场可视化重建试验。试验在炉膛壁面布置4个CCD火焰探测器,采用计算机图像采集处理技术获取炉膛火焰辐射图像,通过对火焰辐射图像的处理以厦相关算法,重建炉膛断面温度分布、可动态反映火焰断面温度水平、火焰中心的偏穆和火焰刷墙等燃烧异常工况。断面温度场可视化结果刷新一次的时间不超过5S,满足在线监测的要求。     

随机优化算法在水文地质参数识别中的应用

根据抽水试验资料,运用随机优化算法中的实数编码遗传算法和模拟退火算法求解导水系数和储水系数.通过与传统算法比较结果表明,基于遗传算法和模拟退火算法求取的参数误差小、准确,显示这两种随机优化算法在求解该问题中的有效性.     

Thermodynamic and Economic Optimization of Plate Fin Heat Exchangers Using the Bees Algorithm

This study presents the successful application of the bees algorithm (BA) for optimal design of a cross‐flow plate fin heat exchanger by offset strip fins. The ε – NTU method is used to approximate the heat exchanger effectiveness and pressure drop. Two different objective functions including the minimization of total annual cost (sum of investment and operational costs) and total number of entropy generation units for certain heat duty required under given space constraints are considered as targets of optimization separately. Based on the applications, seven design parameters (heat exchanger length at hot and cold sides, fin height, fin frequency, fin thickness, fin‐strip length, and number of hot side layers) are selected as optimization variables. Two examples from the literature are presented to illustrate the efficiency and accuracy of the proposed algorithm. Results showed that the BA can detect an optimum configuration with higher speed (short computational time) and accuracy compared to the imperialist competitive algorithm (ICA) and the genetic algorithm (GA). © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Heat Trans Asian Res, 43(5): 427–446, 2014; Published online 3 October 2013 in Wiley Online Library ( wileyonlinelibrary.com/journal/htj ). DOI 10.1002/htj.21087     

基于遗传算法的锅炉给水系统聚类自适应模糊控制器的设计

将聚类算法和模糊控制相结合，提出了一种新型的聚类自适应模糊控制器，应用于非线性、多干扰和强耦合的锅炉给水系统中，并用改进的遗传算法将模糊控制器的隶属参数进行优化。仿真表明该方案的适应性、实时性、鲁棒性都很强，具有很强的工程实用价值。     

利用近似解法设计旋转式回热器

利用零阶和一阶近似算法,分析了旋转式回热器的旋转周期,直径及高度对其有效度的影响。结果表明,回热器有效度随高度的增加而增大,随直径的增加而增大,但与旋转周期无关。当回热器的直径达120 cm,高度达80 cm时,回热器有效度的最大值分别为94.25%和96.21%。     

基于动态拓扑结构的分布式Memetic差分进化算法同步综合换热网络

针对标准DE(差分进化)算法在优化换热网络时出现的局部搜索能力弱、易陷入局部最优等问题,本文建立了一种基于动态拓扑结构的分布式Memetic差分进化算法,同步综合换热网络。首先,在子种群内部采用基于欧拉距离的动态拓扑结构,子种群之间采用冯诺依曼拓扑结构,有效地加快了个体之间的信息交流,保持种群多样性,扩大搜索范围。继之,结合Memetic算法思想,将Hooke-Jeeves算法作为局部搜索策略,增强算法局部搜索能力。同时,对于局部搜索获得的新解,提出了一种协作学习机制,平衡算法的全局寻优与快速收敛能力。最后,为处理整型变量,提出了两条简单有效的整型变量优化策略,使算法实现了连续变量与整型变量的同步优化。选取两个经典算例验证了算法的有效性。算法应用于算例一,相对于现有文献的最优值,本文所得结构的费用值下降了1 783$/a,表明算法的性能优于标准DE算法以及其它改进版本的DE算法。算法应用于算例二,相对于现有文献的最优值,本文所得结构的费用值下降了1 209$/a,表明算法能够有效地处理大规模换热网络问题,具有很强的鲁棒性。     

Modeling and optimization of hydrogenation of CO2: Estimation of kinetic parameters via Artificial Bee Colony (ABC) and Differential Evolution (DE) algorithms

Global warming, climate change, fossil fuel depletion and steep hikes in the price of environmentally friendly hydrocarbons motivate researchers to investigate CO₂ hydrogenation for hydrocarbons production. However, due to the reaction complexities and varieties of produced species, the process mechanism and subsequently estimation of the kinetic parameters have been controversial yet. Therefore, estimating the kinetic parameters using Artificial Bee Colony (ABC) and Differential Evolution (DE) optimization algorithms based on Langmuir-Hinshelwood-Hougen-Watson (LHHW) mechanism is proposed as a possible remedy to fulfil the requirements. To this end, a one-dimensional heterogeneous model comprising detailed reaction rates of reverse water gas shift (RWGS), Fisher-Tropsch (FT) reactions and direct hydrogenation (DH) of CO₂ is developed. It is observed that ABC exhibiting 6.3% error in predicting total hydrocarbons selectivity is superior to DE algorithm with 32.9% error. Therefore, the model employed the estimated kinetic parameters obtained via ABC algorithm, is exploited for products distribution analysis. Results reveal that maximum 73.21% hydrocarbons (C₁C₄) selectivity can be achieved at 573 K and 1 MPa with 0.85% error compared to the experimental value of 72.59%. Accordingly, the proposed model can be exploited as a powerful tool for evaluating and predicting the performance of CO₂ hydrogenation to hydrocarbons process.     

PSO及SM-PSO算法在Jensen模型参数求解中的应用

针对传统的求解Jensen 模型敏感指数的回归分析法（LR）存在的有偏估计和拟合精度不高等问题,利用粒子群算法（PSO）和单纯形法—粒子群算法（SM-PSO）分别对模型的敏感指数进行求解并与传统方法进行对比。结果表明,回归分析法、PSO算法和SM-PSO算法所得模型计算的相对产量与实际相对产量的平均相对误差分别为3.1%、1.8%和1.4%,说明PSO算法和SM-PSO算法均优于传统算法,尤其是SM-PSO算法收敛速度更快、拟合精度更高,是一种有效的求解Jensen 模型敏感指数的方法。     

混合遗传算法在贮灰坝监测系统上的应用

BP网络能较好地解决贮灰坝监测系统的预报问题，但容易陷入局部极小值；遗传算法能寻求到全局最优解，因此，将二者结合的突出优点在于可以克服前者经常得出局部极小值解的缺点，而取得全局最优解。将BP算法用于加强遗传算法的局部搜索，并且应用到贮灰坝的监测系统上，取得了较好的效果。     

气动系统中管路的二维粘性流场计算

为了更加深入地研究气动系统中管路流动特性和各个参数的变化规律。作者运用SIMPLE算法对两端带有节流口的管路进行二维粘性流场计算,在管路的进口处,给定总压力和总温度。根据管路的几何特性和流动特点,对计算区域划分了五个区域,并给出了相应的分区算法,数值计算结果表明本算法可以清晰地反映管路流动的特性以及相应的参数变化趋势本方法不仅可以计算出管路内部的流场,而且可以计算出管路尾部射流区的流场。     

基于改进的鱼群算法的厂级负荷分配优化

本文从机组经济性的角度出发,建立了在假定目标下的最优负荷分配模型,并结合由多种智能算法改进后的鱼群算法对模型进行最优值的求取,切实提高了算法的收敛速度及寻优的准确度。在实例中,选择3台机组进行负荷优化分配,仿真结果表明了模型的合理性及改进算法的可行性,同时本文在最后的内容当中对模型进行变化,引入了"附加经济函数",即在原有目标函数的基础上增添了新的目标函数,利用目标函数的变化去限制机组负荷分配过程中的频繁变动,进而达到减少机组负荷的频繁反调的目的。