基于主成分分析和PLS算法的弧线管污垢特性研究

搭建了弧线管污垢特性实验平台,用于测量相应的污垢参数。基于主成分分析理论和偏最小二乘算法(PLS)建立了弧线管的污垢特性方程。该方程以弧线管的出入口温度、壁温及流速等参数作为模型的自变量,以污垢热阻值作为因变量。利用交叉验证原则以提取最佳主成分个数。通过对预测方程的检验,结果表明:所建5自变量预测方程能较好地实现对弧线管污垢特性的预测,而且明显优于6自变量模型。     

离子棒水处理器的阻垢性能评价

IntroductionFouling is a layer of solid deposit on thesurface of heat exchanger in contact with liquidcontaining adhering components. According toSteinhagen’s research, more than 90% of heatexchangers have some kind of fouling problems[1].Once fouling builds up on heat transfer surface,the performance of the heat transfer equipmentdegrades apparently, and energy consumptionincreases remarkably. It is even worse whenfouling induces m…     

带输出误差约束的单机电力系统自适应控制

针对带有静止无功补偿器(SVC)的单机无穷大电力系统,提出了一种自适应动态面与积分滑模控制相结合的控制方案,有效地克服了参数不确定性和外部扰动的影响,确保了系统跟踪误差能够在有限时间内收敛到稳定状态,提高了系统的收敛速度和跟踪精度。通过引入误差转换函数,使得功角的跟踪误差性能指标保持在预定的范围内。采用最小参数学习法在线估计径向基函数神经网络(RBFNN)理想权值向量的范数,避免了神经网络因估计自身权值向量维数增加而引起的“维数灾难”问题,极大减轻了控制器的计算负担。控制算法通过StarSim电力电子实时仿真实验平台进行实验验证,实验结果表明了所提控制方案的有效性。     

基于Chirp激励的管道污垢超声导波检测频率优化选择研究

采用传统的单频信号作为污垢管道导波激励信号,须进行反复多频测试以确定最佳检测频率,存在一定盲目性以及时间、资源耗费等问题,提出一种宽单频转换算法,在采用宽频chirp信号作为污垢管道超声导波激励信号基础上,利用该算法对其响应信号进行后处理,可获得其频带范围内等同于单频信号激励时的响应,通过对比不同频率导波响应的能量分布及模态纯度确定最佳检测频率,并结合时频分析方法,根据污垢管道宽频响应能量分布情况快速确定合适的检测频率区间。仿真分析及实验研究表明:中心频率175 kHz最适合于所考察污垢管道导波检测,利用该方法确定污垢管道最佳导波检测频率的过程在减少采集时间的同时解决了多频测试的需要,为利用导波方法实现管道污垢由"点"到"线"的检测奠定了的基础。     

基于波原子理论的超声检测信号降噪方法

如何在消除噪声的同时更好保留信号中的有效信息一直是无损检测信号处理研究中的热点。尝试通过构建虚拟观测信号将单通道超声检测信号扩展为信号阵列,利用波原子方法进行降噪处理,并引入非局部均值算法进行平滑以压制波原子硬阈值滤波方式可能产生的伪吉布斯现象。用该算法对仿真信号与某碳酸钙污垢层超声检测信号进行降噪,并与小波阈值降噪进行对比。结果显示该方法对信号信噪比的提高、信号有效特征及微弱信号的保持均有较好效果。     

基于改进FOA匹配追踪的超声信号处理研究

针对信号稀疏分解中常用的匹配追踪算法运算耗时较长、分解不够准确等问题,将结合混沌映射与局部搜索思想的改进果蝇优化算法应用于匹配追踪中,以提高信号稀疏分解的速度与准确度.将该算法应用于超声回波仿真信号和换热管污垢超声检测实验信号的处理,并与其他几种常用匹配追踪算法进行比较.结果表明该改进果蝇优化匹配追踪算法,在提高信号稀疏分解速度的同时,获得了较好的降噪与信息提取效果,对超声检测信号的处理具有较重要意义.     

燃煤电厂锅炉燃烧系统的回声状态网络建模

燃煤电厂的锅炉燃烧系统是一个复杂而又重要的系统,建立其精确、普适的模型很困难.首先对现场采集的锅炉燃烧系统输入输出数据进行处理和优选,以用于燃烧系统的建模;然后将一种新型的递归神经网络——回声状态网络（echo state network,ESN）进行改进,提高了网络的精度和适应性,并且将改进的回声状态网络应用于燃烧系统静态建模,与其他4种神经网络建立的静态模型比较,前者适应性更强;最后将改进的回声状态网络应用于锅炉燃烧系统的动态建模,与静态建模相比,模型的适应性更好,能够进行长时间的预测.     

煤灰软化温度建模与预测

基于Elman网络建立了煤灰软化温度预测模型,该模型以煤灰成分为输入向量,以煤灰的软化温度为输出向量。为了选取最优预测模型,分别讨论了输入向量维数、隐含层单元数以及激励函数对模型预测结果的影响。使用获得的最优网络模型对测试样本进行测试,结果表明该模型的预测精度高于常规BP网络。由所建最优预测模型可知,存在一个最优的煤灰成分分析数量。     

水处理技术阻垢效果自动实时评价的可靠性分析

本文利用Hasson离子扩散模型对水处理技术阻垢效果在线监测评价装置的碳酸钙沉降速度预测值与该装置的实测值的比较，进一步证实了水处理技术阻垢效果在线监测评价装置的可靠性。     

两种数学模型在评判燃煤结渣特性中的改进及应用

针对常规的模式识别模型和BP网络模型在评判燃煤结渣特性的过程中准确率不高的问题,将两个动态指标引入模型中建立了新的评判模型,通过对几个具体电厂进行评判,结果表明所提出的模型具有较高的评判准确率,从而也证明所提出的模型是合理可行的。