大型锅炉热应力在线监视系统的开发

目前，国内对锅炉热应力的研究多以三维计算为主，但运行机组的状态千变万化，不可能对每一工况对采用三维计算来指导运行操作。热应力在线监视系统采用简化的热应力计算方法，实时地监视锅炉机组各个主要部件的热应力。文章介绍了锅炉热应力微机在线监视系统的软、硬件结构及热应力动态计算的简化方法。     

一种改进的遗传算法及其在热工过程控制中的应用

设计了一种改进的快速遗传算法。该算法采用浮点数编码方法、排序选择、最优保存策略、分组并行运算等措施，有效抑制了算法早熟，提高了算法的全局和局部搜索能力。在Matlab平台上编制了通用算法程序，用于控制系统参数优化、热工对象模型辨识。仿真研究表明，该算法是一种简单易行的实用寻代方法。     

基于改进粒子群算法的水轮机调速器参数优化

提出一种改进的粒子群算法,即将微分进化算法与粒子群算法相结合,在更新粒子位置之前,加入微分进化算法,微分进化算法在变异时,考虑了粒子群算法中当前所寻找到的个体粒子所经过的最优位置及其整个粒子群所经历过最优位置,使粒子的进化具有了一定的方向性.利用典型函数证明了该方法具有较好的全局收敛性和收敛精度.将其应用在水轮机的调速系统参数寻优中,通过二次优化,有效地改善水轮机控制系统过渡过程的动态性能,很好地缓解了该工况下稳定性与抗负荷扰动能力的矛盾.     

基于小生境的极性PSO多目标优化研究及应用

提出一种改进粒子群算法,即将子群优化的小生境技术应用于极性粒子群算法,每个子群单独进化,内部粒子群进化增加了极性加速度,仅在边界处进行社会信息的传递.这样既保证了子群内部的有效收敛,又增加了全局多样性.将改进的粒子群算法与多目标优化相结合应用于蒸汽发生器的液位控制器参数整定,仿真结果表明,应用该算法的系统特性与使用传统...     

基于改进集成KNN回归算法的风电机组齿轮箱状态监测

风电机组齿轮箱是容易发生故障的重要部件,维修费用高昂,因此有必要对其进行实时状态监测。针对集成K近邻(KNN)算法对随机采样不敏感的问题,提出了一种基于规则采样的改进集成KNN模型。首先利用距离相关系数进行变量选择,然后基于正则化互信息对变量进行排序,将其用于规则采样,构造子训练集,最后基于统计过程控制方法设置预警阈值对实时残差进行分析,根据健康度曲线对风电机组齿轮箱健康度进行监测,并利用某风电机组实际数据对所提方法进行验证。结果表明：所提方法显著提升了模型估计精度,该模型优于常规集成KNN模型,可以实现齿轮箱的早期故障预警。     

反激式光伏微型逆变器并网电流逆控制方法

为改善反激式光伏微型逆变器的并网电流波形质量,提出一种基于支持向量机(SVM)的逆控制方法。基于小信号分析方法建立该逆变器的数学模型,归纳影响其并网电流的主要因素;利用支持向量机方法建立系统的逆模型,并利用萤火虫算法进行模型参数优化;将逆模型的输出作为前馈,与单闭环PI控制相结合,提出一种新颖的并网电流控制方法。仿真结果表明,与传统PI控制相比,该方法可有效降低并网电流的谐波含量。制作220 W微型逆变器样机进行试验,结果表明了所提方法的可行性与有效性。