基于PCA-GABP神经网络的发动机负荷特性预测

针对BP算法存在的不足,本文提出了一种PCA-GABP神经网络方法预测发动机负荷特性,该方法由主成分分析(PCA)和遗传神经网络(GABP)两部分构成,采用PCA技术减少网络输入变量、精简网络结构、提高学习效率;GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值,并采用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练。预测结果表明该方法在准确性和收敛性方面都优于BP算法。     

碟式太阳能集热器出口空气温度预测研究

提出使用BP神经网络对碟式太阳能出口介质温度进行预测。为提高BP算法的预测精度,采用遗传算法优化BP神经网络模型,建立基于GABP和实际数据结合的碟式太阳能温度预测模型进行预测,并通过Matlab仿真验证了该预测模型和策略的可行性和有效性。     

基于PSOEM和神经网络的光伏电站功率预测

分析光伏发电输出功率预测的影响因素,确定了基于BP神经网络的功率预测模型,针对BP神经网络本身易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,采用粒子群优化算法（PSO）和带扩展记忆粒子群优化算法（PSOEM）这2种群智能算法来优化BP神经网络的初始值和阈值,分别建立了基于PSO-BP神经网络和基于PSOEM-BP神经网络的光伏电站输出功率预测模型。根据某光伏电站2月1日—6月30日的光伏发电历史数据,利用所提3种模型对光伏发电系统进行了功率预测。误差对比结果表明,基于PSOEM-BP神经网络的功率预测精度明显高于基于PSO-BP神经网络的功率预测精度,故采用PSOEM优化后BP神经网络模型进行光伏功率预测,具有一定的理论和实用价值。     

基于相似日和主成分分析的光伏发电系统短期出力预测

针对光伏发电功率的间歇性和波动性,提出了一种基于主成分分析(PCA)和粒子群优化(PSO)算法的BP神经网络短期发电功率预测方法。该方法先对原始输入数据进行主成分分析,再将分析结果作为BP神经网络的输入数据。由于粒子群算法搜索速度较慢,但全局搜索能力较强,而传统的BP神经网络搜索速度较快,但易陷入局部极值点,因此将两者结合起来,既弥补了各自的劣势,又避免了预测模型的失效,从而提高了预测模型的预测精度。分析结果表明,当天气类型改变时,该预测模型的有效性不变,预测误差均小于20%。     

基于MEEMD-QUATRE-BILSTM的短期光伏出力区间预测

提出一种基于改进集成经验模态分解（MEEMD）和拟仿射变换（QUATRE）优化双向长短期记忆神经网络（BILSTM）的光伏出力区间预测模型。通过主成分分析法（PCA）对时间序列进行降维处理，利用K-均值算法将降维数据分成3种类型气象数据；然后采用MEEMD对每类光伏出力序列进行分解，将其输入QUATRE优化BILSTM神经网络和核密度估计算法（KDE）联合构建的短期光伏出力区间预测模型。最后基于宁夏光伏电站实例仿真评估模型区间预测性能，实验结果表明该模型可生成高水平光伏预测区间，能够为电力系统经济稳定运行提供可靠的决策保障。     

基于DTW-VMD-PSO-BP的光伏发电功率短期预测方法

针对光伏发电系统短期预测影响因素较多、预测精度较低、稳定度不高等问题,提出一种基于动态时间弯曲（DTW）和变分模态分解（VMD）的粒子群（PSO）优化的BP神经网络光伏发电预测方法。首先使用动态时间弯曲算法对光伏发电功率及影响因素的数据进行测算得到DTW值,再根据DTW值选择对光伏发电功率影响较大的辐射度作为主要影响因素,然后利用变分模态分解将影响因素及光伏发电功率进行分解,降低数据的波动性和非平稳性。运用粒子群优化的BP神经网络对各分量进行预测,然后将预测结果进行叠加,叠加所得结果即为最后预测结果。在Matlab中对该方法和其他神经网络进行算例验证和误差分析,结果表明采用该方法预测结果精度高,稳定性好。     

基于PCA—BP神经网络的锅炉煤质的软测量

采用主元分析法（PCA）与BP神经网络相结合的方法,为电站锅炉入炉煤质中的挥发分和低位热值建立了软测量模型。应用主元分析法对与入炉煤质相关的运行参数进行降维处理,再将处理过后的综合变量作为BP神经网络的输入变量,方便和简化了过程数据的处理,亦使得煤质预测的精度得到了有效提高。     

基于AFOA-BP神经网络的燃气轮机研制风险预测

为提高燃气轮机研制过程中的风险管理能力,针对果蝇算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）及BP神经网络的缺陷,构建了自适应果蝇算法（Adaptive Fruit Fly Optimization Algorithm,AFOA）,提出基于自适应果蝇算法优化BP神经网络的风险预测模型,利用自适应果蝇算法优化BP神经网络的阈值和权值。挖掘燃气轮机研制风险因素及风险事件之间的关系,并根据风险因素的权重预测风险事件的权重。利用燃气轮机研制风险的相关历史数据进行验证,表明该模型具有较高的预测精度和应用价值。     

小生境蚁群-BP神经网络在大坝变形监测中的应用

针对BP神经网络在大坝监测数据预测模型中后期预测精度不高的问题,基于小生境蚁群算法的智能搜索能力和强鲁棒性、BP神经网络对大量的输入-输出模式的非线性映射关系的学习存贮能力,将两种方法结合,用小生境蚁群算法优化BP神经网络的建模方法建立了水平位移观测数据的预测模型,并与ACA-BP神经网络和传统BP神经网络进行了对比分析。结果表明,本文方法可加快BP神经网络收敛速度、增强局部搜索能力,具有更高的预测精度。     

基于VMD和SVPSO-BP的滚动轴承故障诊断

为了提高旋转机械滚动轴承故障诊断的准确率,提出一种基于变分模态分解（VMD）和缩放变异粒子群算法（SVPSO）优化BP神经网络的旋转机械滚动轴承故障诊断方法。通过在标准粒子群算法中加入缩放因子以及粒子变异操作提升其局部与全局寻优性能,得到一个改进的粒子群算法——缩放变异粒子群算法（SVPSO）,再利用该算法优化BP网络的权值与阈值,提高BP神经网络的故障诊断精度;进一步,为了减少输入特征向量对BP神经网络分类性能的影响,采用VMD分解轴承振动信号,并计算其IMF分量时频熵的方法构建信号特征向量。通过与其他采用相同基准轴承数据集的诊断方法作对比,所提方法的故障诊断精度和算法稳定性均得到有效提升。     

省煤器防磨初探

主要叙述了省煤器的磨损处理,对省煤器的设计,安装与运行提出了防磨建议与要求。     

爆燃燃烧对火焰辐射光变化的影响

应用火花塞光纤传感测量系统对BJ492Q汽油机爆燃燃烧进行测量和研究,分析了爆燃燃烧时火焰光辐射的变化情况。正常燃烧时,CH（431．5nm),C2(516.5nm),H2O(588nm)自由基的光强曲线出现双峰值,着火延迟期内自由基光辐射。爆燃较强工况时,只出现一个峰值,主要是碳粒子热辐射,峰值处出现剧烈波动,相位提前,无自由基的光辐射。试验表明,火花塞光纤传感器完全可用于爆燃测量。     

天然气成分对发动机性能及排放影响的试验研究

在同一台发动机上通过燃用属于同类别的两地天然气的对比试验,研究了天然气（CNG）成分对发动机性能及排放的影响。试验结果表明：天然气成分的差异导致发动机的空燃比发生变化,是造成发动机性能与排放产生较大变化的主要原因,而控制发动机空燃比在较小范围变化,可以减少天然气成分对发动机性能及排放的影响。     

基于投入产出方法的居民消费全流程能耗分析

本文在合理界定居民消费内容及活动水平的基础上,利用投入产出方法和生命周期能耗分析思想,对居民衣、食、用、服务、行、住等消费的全流程能耗进行了分析和计算,给出了2005年居民各项消费的全流程能耗现状,并对2010年、2020年、2030年的居民消费全能耗状况进行了预测,得到了居民消费全能耗占全国能源消费总量的比重在40%以上等一系列重要结论,并提出了相关政策建议。     

锅炉钢管压扁试验研究

压扁试验是重要的工艺试验，以日常试验获得的大量数据为基础，针对常用锅炉管材进行了压扁不合格极限高度试验，为减免压扁试验提供了依据。     

基于GT-Power的LPG燃气组分对发动机排放影响的研究

通过建立单缸点火式LPG发动机在GT-Power中仿真,来研究LPG组分及其比例对发动机排放的影响.仿真实验表明,LPG组分对污染物的排放有重要的影响.随着丁烷比例的增加,CO和HC的排放增加,而NO_x减少;其中,CO、HC排放最少的是Fuel 1#,NO_x的排放最低的是Fuel 3#;考虑到综合排放性能和动力性的同时,丙烷与丁烷比例为7:3时最佳.     

Research on non-flammable criteria on refrigerants

The two targets including the ratio of maximal composition RXM and the minimum for operating area SMI have been proposed for judging the flammability of the alternative to CFCs and HCFCs in air conditioner and refrigeration system. Analytical results in this paper illustrate that for different flammable refrigerants, the RXM and SMI are different and the relationship between different refrigerants are also different, which depends on the flammability of the refrigerant.     

基于喷雾可视化装置的碰撞喷雾研究

设计了一套由定容室、供油系统、控制系统、图像采集及处理系统组成的定容弹喷雾可视化试验系统.利用系统对不同背压下,带有中央凸台的TR燃烧室的碰撞喷雾分布特性进行高速摄影研究.通过分析喷雾照片可知随着背压增加,油束的贯穿距减小,喷雾分布的扩散度提高,喷雾锥角增大,碰壁后喷雾空间分布更加均匀,观察结果与理论分析相一致.试验结果表明:系统具有成相清晰、可靠性高、结构简单、成本低廉、操作方便、使用灵活等特点.     

基于排气成分的发动机性能研究

根据气体分析仪测量发动机5种排气成分(HC、CO、NOx、CO2、O2)的干浓度、由台架实验得到发动机的动力性和燃油消耗特性参数，基于这些测试参数，推导出发动机排气性质、混合气空燃比、充气效率、污染物比排放等计算模型，并对模型开展了灵敏度分析。由此，开发了以发动机台架测功和气体分析仪为硬件平台的发动机综合性能(动力性、燃油经济性和排放性能)测试及分析的软硬件系统，并实现对某增压柴油发动机增压性能的评价、某摩托车汽油发动机化油器的改进。     

斯特林发动机天然气扩散燃烧的数值分析和试验

应用数值模拟,对斯特林发动机中天然气的燃烧进行了全尺寸三维模拟。分析和优化对斯特林发动机燃烧室速度场、温度场分布以及排放有着重要影响的参数,如空气预热温度、旋流数和过量空气系数等。预测了优化后燃烧室的速度场、温度场分布,以及NO_x和CO的浓度场分布,得到了吸热部件周围的流动形式。模拟结果为抑制NOx和CO的排放和提高换热效率以及发动机的效率提供了指导,设计结果得到了试验验证。