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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 234 毫秒
1.
制粉出力目前尚无法直接在线测量,众多球磨机制粉系统改造中都采用了软测量的方法,其中神经网络模型运用最为广泛.由于对神经网络输入节点(辅助变量)数的确定缺乏一个科学的指导原则,往往造成所构造的软测量模型效果不佳.运用分形理论的相空间重构算法及描述非线性特性的特征参数棗关联维数对球磨机出力特性进行分析,找到球磨机差压信号的关联维数,从而得到软测量模型的辅助变量数目,为软测量模型的构建提供了有力的帮助.  相似文献   

2.
针对超声波高效率提取植物根茎类药材活性成分含量难以实时在线检测的问题,采用基于粒子群算法和支持向量机相结合的软测量建模方法。通过对辅助变量的测量来建立软测量预测模型,从而估计和推断待测量变量的值,并利用单片机进行辅助变量的数据采集和处理、软测量模型的计算及建立和模型的硬件实现,从而实现了对超声波提取植物根茎类药材葛根素的在线测量。与目前采用紫外分光光度计分时离线取样进行检测相比,该方法克服了无法直接得到提取率测量值、离线测量工作量大等缺点,具有实时性好、测量精度较高(测量相对误差控制在3%以内)和响应速度快等特点。  相似文献   

3.
提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和灰色模型(GM)的钢球磨煤机料位动态软测量方法,分析了料位的影响因素,确定了软测量模型的辅助变量;基于LS-SVM建立料位软测量静态模型,将静态模型测量结果与实际值比较,获得测量误差时间序列,并采用GM对其建模和预测;将预测的误差结果与静态模型输出进行叠加,实现对测量结果的动态校正。实际应用结果表明,该方法能够有效地反映料位的变化趋势和动态特性,比单纯LS-SVM模型测量具有更高的精度和适用性。  相似文献   

4.
提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和灰色模型(GM)的钢球磨煤机料位动态软测量方法,分析了料位的影响因素,确定了软测量模型的辅助变量;基于 LS-SVM建立料位软测量静态模型,将静态模型测量结果与实际值比较,获得测量误差时间序列,并采用GM对其建模和预测;将预测的误差结果与静态模型输出进行叠加,实现对测量结果的动态校正。实际应用结果表明,该方法能够有效地反映料位的变化趋势和动态特性,比单纯 LS-SVM模型测量具有更高的精度和适用性。  相似文献   

5.
为了实现制粉系统优化运行,针对传统的灰关联分析存在的一些问题,提出了一种新的灰关联系数表达式,因而得到各因素对磨煤出力的影响程度,为实现制粉系统建模中辅助变量的选择提供理论依据。  相似文献   

6.
为了解决烟气流量主要依靠硬件传感器测量,高温腐蚀使得传感器损坏,烟气湍流、紊流现象的存在,使得测量不准确等问题,提出一种基于投影重要性分析和前向搜索筛选辅助变量,使用支持向量机建模的软测量方法,测量SCR反应器入口烟气流量。以电厂阵列式传感器测量出的烟气流量作标准,使用最小二乘支持向量机方法建立模型预测输出,对比投影重要性分析筛选辅助变量和不筛选变量结果表明,投影重要性分析和前向搜索筛选辅助变量的方法对建模有较好优势,能够减小系统结构,增加软测量建模的泛化能力。  相似文献   

7.
作为石灰回转窑生产过程中的重要参数,煅烧带温度对于石灰生产质量有着极大的影响。由于回转窑结构的特殊性,且煅烧带温度极高,煅烧带温度很难利用传感器直接测量。针对石灰回转窑煅烧带温度的测量问题,将石灰回转窑煅烧带温度作为研究对象,提出了一种软测量方法。利用生产现场易测的数据建立回转窑煅烧带温度的软测量模型。首先引入核主成分分析对采集的可测数据进行主成分的提取,减少预测模型输入变量之间的耦合与相互干扰,同时减少了建模的复杂度。然后通过最小二乘支持向量机对石灰回转窑煅烧带温度建模。最小二乘支持向量机预测性能与模型参数有着很大的关系,为了提高预测精度,利用具有良好优化性能的和声搜索算法对最小二乘支持向量机预测模型中的参数进行优化。仿真实验结果表明,提出的回转窑煅烧带温度软测量方法具有较高的预测精度,减少了预测误差,预测值较好的反映了回转窑煅烧带温度的变化趋势。同时,减少了建模的复杂度。提出的石灰回转窑煅烧带温度软测量方法是有效的。  相似文献   

8.
软计算对于不精确、不确定或者不准确信息的容错能力,使得软计算成员间的结合以及软计算方法与其它方法的结合成为解决热工过程中复杂建模、控制、优化问题的新方法.为了有效、可靠地测量钢球磨煤机(球磨机)出力,基于神经网络、混沌信息处理技术的软计算方法建立了球磨机出力软测量模型.仿真结果表明,该模型不仅能够预估稳态下的球磨机出力,而且能够在线估计动态过程中的球磨机出力.  相似文献   

9.
针对锅炉飞灰含碳量难以长期准确预测的问题,从提高模型预测精度和自适应能力的角度出发,提出一种基于模型预测性能评价的自适应校正加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)软测量模型。构造了基于最大线性无关组的软测量模型训练样本集,使WLSSVM模型具有较好的稀疏性,并减少了训练过程的计算量;建立基于数据相似度加权因子的WLSSVM软测量模型,利用双种群差分进化算法进行模型参数的优化选取;通过模型预测性能在线评估和递推校正实现了模型在线自适应校正。在某台300MW机组锅炉上进行的仿真试验结果表明,该算法模型具有良好的预测精度和自适应能力,能够有效预测锅炉飞灰含碳量。  相似文献   

10.
针对锅炉飞灰含碳量难以长期准确预测的问题,从提高模型预测精度和自适应能力的角度出发,提出一种基于模型预测性能评价的自适应校正加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)软测量模型.构造了基于最大线性无关组的软测量模型训练样本集,使WLSSVM模型具有较好的稀疏性,并减少了训练过程的计算量;建立基于数据相似度加权因子的WLSSVM软测量模型,利用双种群差分进化算法进行模型参数的优化选取;通过模型预测性能在线评估和递推校正实现了模型在线自适应校正.在某台300 MW机组锅炉上进行的仿真试验结果表明,该算法模型具有良好的预测精度和自适应能力,能够有效预测锅炉飞灰含碳量.  相似文献   

11.
球磨机智能解耦控制系统的一种实现方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
周洪  钟明慧 《华东电力》2003,31(6):7-10
根据解耦理论和神经网络的思想 ,针对强耦合多变量的球磨机制粉系统 ,提出了一种新的解耦方法——神经元解耦。介绍了由三神经元实现的解耦算法 ,并以此设计了新型的磨煤机控制系统。该系统不仅保证了磨煤机安全可靠运行 ,而且还降低了制粉电耗 ,取得明显的经济效益 ,获得用户好评  相似文献   

12.
黄伟 《湖南电力》2006,26(3):8-11
某电厂600MW超临界复合循环锅炉采用双进双出钢球磨煤机正压直吹式制粉系统.机组在投产后曾多次发生锅炉制粉系统爆炸事故,严重影响锅炉的安全稳定运行.通过分析,启停制粉系统时一次风速过低及磨煤机料位控制过高是造成爆炸的主要原因,为此提出制粉系统运行控制要点,增加磨煤机火灾保护逻辑,效果明显.  相似文献   

13.
300MW机组锅炉制粉系统性能诊断及优化调整试验   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了某电厂300MW机组锅炉及制粉系统设备特点,对制粉系统进行了包括制粉系统出力、制粉电耗、三次风带粉量、粗/细粉分离器效率等在内的全面性能试验测试,针对分析诊断结果进行了一系列的制粉系统优化调整试验,使制粉系统出力提高、制粉电耗下降,提高了锅炉运行经济性,达到了节能降耗的目的。  相似文献   

14.
为降低火力发电厂燃煤机组厂用电率,增强火电机组竞价上网能力,提升经济效益,须对制粉系统运行方式进行优化。针对一台300 MW机组运行在AGC“R”模式下锅炉制粉系统优化研究,通过采取不同的运行优化调整措施,实现了制粉系统的经济高效运行,对深挖机组节能潜力、降低机组厂用电率具有十分重要的意义,为同类机组运行调整提供参考和借鉴。  相似文献   

15.
火电厂中储式球磨机制粉控制系统的研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
综述了火电厂中间储仓式球磨机制粉控制系统的工作原理和任务、控制要求和控制难度、控制方法和存在问题、特性建模和负荷软测量、发展趋势和研究热点内容等,对进一步开展相关研究有一定的指导意义.  相似文献   

16.
介绍华能上海石洞口第一发电厂325 MW亚临界机组直流锅炉进行燃烧贫煤改烟煤工程、中间储仓式制粉系统改为直吹式制粉系统后协调控制方案的优化改进。  相似文献   

17.
为了解决电厂球磨机制粉系统在安全稳定运行、自动调节与文明生产等方面存在的问题,提高该系统的经济效益,通过对影响制粉系统经济效益因素及主要提高途径的分析讨论,对球磨机料位监控与制粉系统进行了设备改造和性能优化,在华能榆社发电有限责任公司2#炉2#制粉系统的运行效果表明,技术改造较为理想,可为同类型设备改造提供借鉴。  相似文献   

18.
在中速磨煤机制粉系统运行中,普遍存在着靠磨煤机入口风量挡板调整磨煤机通风量的大小.使磨煤机入口风量挡板开度很小,造成一次风压过高,一次风机的部分压能损失在挡板节流上。浪费了制粉电耗.这是中速磨煤机制粉系统运行中的一个误区。通过理论分析和对绥中发电厂800MW机组锅炉的试验实例.说明了中速磨煤机制粉系统正确运行方式,即在锅炉运行中应适当开大磨煤机入口挡板,将磨煤机入口挡板都控制在60%-65%,甚至可再开一些,以纠正中速磨煤机制粉系统运行中存在的误区,降低制粉系统电耗,提高机组经济性.  相似文献   

19.
对大容量锅炉配套的各种型号磨煤机进行了对比,分别介绍了负压制粉系统与目前正在推广使用的正压直吹式制粉系统,对各类制粉系统中磨煤机的应用,作出了客观的评价。  相似文献   

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