节能与锅炉给水除氧并举

我市一中型造纸厂装有两台蒸汽锅炉,一台太原产SZW6.5—1.25型,另一台为上海产SHL10—1.25型,按原设计两台锅炉合用一台喷雾填料式热力除氧器,用连续排污扩容器二次蒸汽供除氧系统用汽。现装好已三年之久,整个除氧系统均未能投入运行,全套设备都任其自然损耗。 1.热力除氧器不能正式投入运行的原因 (1)自控设备不可靠原配套的浮球重锤式水位调节阀、薄膜式蒸汽调节阀都不够灵敏,需派专人值班用手动调节,而手工调节又不熟练,尤其是压力稍一增高,安全水封就冒出大量蒸汽,值班人员操作不安全。     

超临界机组除氧系统自抗扰控制器的优化设计

针对超临界机组除氧器非线性、大迟延、强耦合和模型时变特性,传统的PID调节器难以使除氧控制系统达到理想的控制效果。为了对除氧器水位和凝泵出口压力的控制取得满意的效果,采用自抗扰控制技术(Auto Disturbance Rejection Control)。通过仿真表明,用ADRC控制器控制除氧系统具有较好的解耦效果、较快的响应速度和较强的抗干扰能力。     

新工况下催化装置除氧器的操作隐患分析

2016年初,洛阳分公司二催化装置除氧器运行工况发生变化。受节能降耗要求,装置先后将主风机组和气压机组润滑油系统汽轮泵的出口乏汽并入除氧器内,将全厂的凝结水并入除盐水管网,使进入除氧器内的除盐水温度、压力波动较大。乏汽回收装置主要为回收除氧器顶的乏汽,当除氧器运行产生波动时,还可以起到平稳除氧器热量平衡和缓冲除氧器压力的作用,其补水的连续性、平稳性尤为重要。针对新工况下除氧器的操作,建议乏汽回收装置增上一台备用机泵;增加乏汽回收装置的除盐水压力远传装置;短期内可汽轮泵、辅助油泵同时运行,长期并不可行,建议只运行汽轮泵;制定因除氧器压力波动造成主风机和气压机汽轮泵出口憋压,导致机组润滑油系统压力波动,进而引发更大生产事故的应急预案;为保证操作的稳定性,与除氧器相关的各调节阀只能小幅调节,发生波动时要求做到及时分析原因并进行调整,保证除氧器平稳运行。     

并联除氧器建模及模型参考自适应解耦控制

建立了并联除氧器的压力数学模型，分析了影响被控对象参数变化的因素，并根据并联除氧器压力解耦控制系统中由于被控对象参数的不同和变化造成的压力偏差和水位偏差，设计了模型参考自适应律，对被控对象进行调节，使其与选定的参考模型参数保持一致。仿真结果表明，模型参考自适应压力解耦控制系统可以有效克服被控对象参数的变化，消除各台除氧器间的压力和水位偏差，保持满意的控制品质。图6参7     

多台除氧器并列运行技术改造

1　前言热力除氧器是火力发电厂热力系统中的重要辅助设备。它是用来将汽轮机组产生的凝结水、化学补充水及其它疏水汇集起来 ,加热并除去水中的氧气 ,以防止热力系统管道、设备的氧腐蚀 ,在热力系统中起着重要作用。根据进汽压力不同可分为 :大气式除氧器、高压除氧器和真空除氧器三种。我公司 # 1～ 5机组为中温中压机组 ,所用的除氧器为大气式除氧器。大气式除氧器在正常运行中必须保持压力 0 .0 2～ 0 .0 4ＭＰａ ,温度10 4～ 10 8℃ ,才能保证水中溶解氧≤ 15μｇ/Ｌ的合格锅炉用水 ,否则就无法起到除氧器的除氧作用。除氧器正常情况下…     

一种新型锅炉给水除氧器的研究

研究了一种新型锅炉给水除氧器-加氢除氧器。介绍了该除氧器的原理和主要构成,分析影响除氧效果的因素,并与其它除氧方式进行了比较。实验表明,加氢除氧器设备运行稳定可靠,除氧效果好,出水残留溶解氧含量完全达到锅炉水质标准要求,可广泛用于蒸汽锅炉的给水及热水锅炉和供热系统的补水。     

变速给水泵适应除氧器滑压运行的探讨

除氧器采用滑压运行,会带来一些新问题,其中除了除氧器在升压时,引起给水除氧效果稍有恶化外,最主要的是在降压时引起水泵的汽蚀威胁。在设计中采取了一些防止措施,即把除氧器压力的突降缓和为稳降,减小除氧器压力的下降速度,把给水泵汽水     

除氧器热力性能试验

一、概述除氧器的工作原理是将进入的水加热到相应压力下饱和温度(水的沸腾温度),使溶解于水中的气体释放出来,并随余汽排出除氧器外,从而达到除氧的目的。在125MW机组热力系统中,进入除氧器的加热蒸汽,来自高压缸前后轴封、主汽门、调节汽门等处。过去,对除氧器的进汽量从未实际     

低位热力除氧器

一、缘由 高位热力除氧器是多年来国内外应用最广泛的除氧设备,却存在着严重不足,即高位除氧器7—14m的安装高度,增大了锅炉房造价,安装难度大和水泵仍汽蚀等缺陷。 低位热力除氧器为本公司全国独家生产,本发明解决了水泵汽蚀世界难题,延长了给水泵使用寿命。除氧水箱零高程布置,土建造价减少了80％,机电一体化安装快捷,煤、油、气的高矮锅炉房皆适用。 二、高位除氧水箱难以防止水泵汽蚀破坏的原因 多年来的规范规定认为,高位除氧水箱的最低水位与给水泵中心线间的高度差越大越好,高差大有利于水泵防止高温水汽蚀破坏。试     

中继水泵变频直控高压除氧器水位技术改造

在热力系统中对中继水泵的自动调节进行改造,使中继水泵的变频直接控制高压除氧器水位。相比原高压除氧器水位调节阀控制高压除氧器水位和中继水泵变频控制中继水母管压力两个调节逻辑,不仅省去了中间环节,而且更重要的是减小了阀门的节流损失。运行实验结果表明,能满足整个系统正常稳定运行,实验结果证实中继水泵耗电量明显下降,达到了节能降耗的目的。     

基于粗集理论的柴油机磨损模式识别方法

在总结柴油机磨损模式的磨粒分析基础上,首次提出了在柴油机磨损模式识别中采用基于粗集理论的模式识别方法。道德对磨损模式知识表达系统进行了简化,在此基础上,求解并简化决策规则,最后用检验样本验证了识别结果的可靠性。     

基于粗糙集理论的火焰图像处理与状态识别

针对全炉膛火焰检测的主要问题,提出了一种基于粗糙集理论的火焰状态识别方法。该方法利用粗糙集理论的分类原则,得到火焰燃烧的高温区域,结合其它火焰图像的特征量,用基于粗糙集的知识决策系统建立火焰状态识别规则,构建全炉膛燃烧状态识别的基本模型,判断燃烧状态。由于决策表的简单属性表达,有利于操作人员的理解并为调整锅炉燃烧提供操作指导。现场试验表明,火焰图像的特征量与燃烧的好坏有密切关系。通过属性集的定量分类实现输出量的定性识别,系统状态识别准确可靠。     

基于模糊c-均值-粗糙集-自适应模糊神经网络推理系统集成的故障诊断

考虑模糊聚类的数据离散功能，粗糙集理论对决策系统的约简能力，以及模糊神经网络在模式识别方面具有的优势，提出了模糊c-均值(FCM)—粗糙集—白适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)集成进行故障诊断的方案：首先，应用FCM聚类方法离散故障诊断数据中的连续属性值；然后，基于粗糙集理论计算诊断决策系统的约简，按照实际需要确定诊断条件；最后，根据系统约简设计ANFIS进行故障诊断。4135柴油机的实际诊断结果验证了文中提出集成故障诊断方案的可行性。在数据充分的条件下，该方案可以推广应用于其它机械设备。     

Intelligent power management in a vehicular system with multiple power sources

This paper presents an optimal online power management strategy applied to a vehicular power system that contains multiple power sources and deals with largely fluctuated load requests. The optimal online power management strategy is developed using machine learning and fuzzy logic. A machine learning algorithm has been developed to learn the knowledge about minimizing power loss in a Multiple Power Sources and Loads (M_PS&LD) system. The algorithm exploits the fact that different power sources used to deliver a load request have different power losses under different vehicle states. The machine learning algorithm is developed to train an intelligent power controller, an online fuzzy power controller, FPC_MPS, that has the capability of finding combinations of power sources that minimize power losses while satisfying a given set of system and component constraints during a drive cycle. The FPC_MPS was implemented in two simulated systems, a power system of four power sources, and a vehicle system of three power sources. Experimental results show that the proposed machine learning approach combined with fuzzy control is a promising technology for intelligent vehicle power management in a M_PS&LD power system.     

基于证据理论与粗糙集集成推理策略的内燃机故障诊断

证据理论是处理不确定性问题的有效工具,但其依赖专家知识提供证据,并要求各证据体相互独立,致使实际应用困难。针对此问题,提出了证据理论与粗糙集(Rough Sets)集成的方案:基于系统聚类的方法对特征数据离散化;基于变精度粗糙集条件熵的方法对决策表约简;约简后各条件属性作为证据并计算基本可信度分配;利用证据理论组合规则对各证据进行合成及决策。柴油机的实际诊断结果验证了将证据理论与粗糙集相结合进行故障诊断的良好效果。     

An intelligent discontinuous control strategy for hydroelectricgenerating unit

An intelligent discontinuous control strategy for water turbine regulation is presented in this paper. Taking reliability and the static and dynamic performance of the system as the ultimate goal, it combines the classical fuzzy control theory and tri-state valve technology to form a discontinuous controller. This results in a simplified water turbine governor, both in software and hardware. The proposed control strategy greatly improves system performance and reduces the cost by totally eliminating the electro-hydraulic transducer. Simulation results show it has a satisfactory performance     

基于粗糙集理论的旋转机械故障诊断方法

粗糙集理论是一种新的数据分析和处理方法，使用粗糙集理论可以对决策表进行简化，去除冗余属性。该文针对旋转机械故障诊断问题，计算旋转机械振动故障数据库中的频域征兆，使用粗糙集理论对其进行约简，根据约简的结果生成规则。利用得到的规则对故障样例进行诊断。结果表明：使用粗糙集理论可以在保留分类能力不变的前提下，去掉诊断中的不重要的要素，保留重要的要素，从而可以简化对诊断信息的需求。对故障样例的诊断结果也表明：得到的规则基本上是可信的。表5参8     

单元机组过热汽温控制系统的负荷适应性

为了增强过热汽温控制系统的负荷适应能力,以一个600MW机组的过热汽温系统为研究对象,设计了由4组局部控制器组成的负荷调度控制系统,并以主蒸汽流量作为系统的调度变量。每一组局部控制器对应一种典型工况,采用串级内模原理进行设计和整定,其中,高阶的外回路控制器通过Taylor级数展开的方法简化为实际PID形式。控制系统各局部控制器之间的跟踪与无扰切换通过Hanus方法实现。系统保留了传统串级控制系统克服内回路扰动、提高系统工作频率的优点。在不同负荷下的仿真试验以及大范围变工况试验均表明,该系统具有良好的负荷适应能力。图5表3参3     

给水除氧技术及其影响因素分析

给水除氧直接影响锅炉和电厂热力设备的使用寿命与运行可靠性。介绍了工业锅炉和不同参数发电机组对锅炉给水及凝结水的含氧量要求;总结了工业锅炉和电厂热力系统中除氧技术的应用状况;分析了常用除氧技术的特点;总结了影响热力除氧器除氧效果的主要因素,以期为热力除氧器的设计与运行提供参考。     

Modeling and dynamic control simulation of unitary gas engine heat pump

Based on the dynamic model of the gas engine heat pump (GEHP) system, an intelligent control simulation is presented to research the dynamic characteristics of the system in the heating operation. The GEHP system simulation model consists of eight models for its components including a natural gas engine, a compressor, a condenser, an expansion valve, an evaporator, a cylinder jacket heat exchanger, an exhaust gas heat exchanger and an auxiliary heater. The intelligent control model is composed of the prediction controller model and the combined controller model. The Runge–Kutta Fehlberg fourth–fifth order algorithms are used to solve the differential equations. The results show that the model is very effective in analyzing the effects of the control system, and the steady state accuracy of the intelligent control scheme is higher than that of the fuzzy controller.