基于AOD估计的晴空太阳辐射强度滚动预测

针对工程实际中大气气溶胶光学厚度(AOD)参数难以实时获取的问题,首先基于地面空气质量监测站点的PM浓度数据以及气温、空气相对湿度等气象数据,采用BP神经网络方法建立AOD估计模型;然后选取AOD与可降水量为主要变化参数,对多波段大气辐射传输计算模型REST2进行简化;最后基于实时发布的PM浓度信息以及精细天气预报信息,利用简化的REST2模型对晴空太阳辐射强度进行滚动预测。实验结果表明,所提出的晴空太阳辐射强度滚动预测方法具有较高精度,且易于工程实现。     

SCR脱硝系统的改进线性自抗扰优化控制研究

针对SCR脱硝系统大惯性、大迟延、多扰动问题,提出一种模型辅助迟延线性自抗扰控制(MDLADRC)。首先,利用模型信息,将高阶纯迟延系统补偿为一阶惯性环节;然后,根据闭环系统二自由度表达式,推导最优参数量化公式,简化参数调节,并通过参数遍历实验验证控制器参数与响应指标的关系;最后,将MDLADRC应用于选择性催化还原(SCR)脱硝控制系统,并与多种控制器性能进行比较。结果表明：对于SCR脱硝系统这类高阶大惯性大迟延系统,MDLADRC的定值跟随以及抗干扰能力更优;蒙特卡洛实验和多工况实验进一步说明MDLADRC的鲁棒性较优;此外,MDLADRC参数调节简单,更适用于工程实际。     

热工系统Hammerstein-Wiener模型辨识

热工系统中的很多生产环节是非线性时滞系统,其辨识问题一直是制约热工系统发展的关键问题.Hammerstein-Wiener模型是Hammerstein模型和Wiener模型的复合模型,可以较好地表达生产系统的动态特性和静态特性.将Hammerstein-Wiener模型辨识方法应用于热工系统的辨识中,非线性部分用多项式表示,线性部分用差分方程表示.用粒子群算法将模型的辨识问题转化为参数空间上的寻优问题,求得该模型的待定参数在参数空间上的最优解.一系列仿真的结果表明,基于粒子群算法的Hammerstein-Wiener模型在热工系统的辨识中有深远的实践意义.     

带压缩因子的粒子群算法在汽包压力控制系统中的应用

针对基本粒子群算法的原理,阐述了一种改进算法(带压缩因子的粒子群算法),简述了PID控制器的工作原理、粒子群参数优化方法的实现,并举例说明此改进算法在某汽包压力控制系统中的应用,利用matlab进行仿真优化,证明此改进算法优化的性能优于基本的粒子群优化算法,有很好的工程应用前景。     

孤网模式下水轮机调速改进动态矩阵控制

为提高水轮机组工作于孤网模式时的动态性能,建立了混流式水电机组的数学模型。针对系统在运行过程中始终存在负荷扰动以及模型参数随工况变化的特点,设计了改进的动态矩阵控制算法。在不同工况下分别对系统施加频率扰动和负荷扰动,进行了水轮机系统的改进动态矩阵控制、动态矩阵控制、PID控制的仿真对比实验。仿真结果表明,与PID控制和动态矩阵控制相比,所提控制策略可明显改善系统的动态性能、有效缩短过渡过程的调节时间,并能够减小系统频率的波动范围。     

基于振动信号耦合调制新模型和参数辨识的 风电齿轮箱齿圈故障监测

针对风电齿轮箱多级传动导致的振动耦合调制问题,提出了一种考虑级间调幅调频的齿圈故障新模型,并通过参数辨 识技术将其应用于齿圈故障监测。 某级齿圈故障特征频率会以调幅、调频方式,调制不同轮系的啮合频率,呈现出耦合调制现 象,本文针对该特殊调制规律,建立了两级齿圈故障下的振动信号耦合调制模型。 在此基础上,提出基于局部均值分解和列文 伯格-马夸尔特算法的参数辨识技术,确定故障辨识模型的调幅系数,进而可方便地构建出状态指标,以达到齿圈故障监测的目 的。 用现场数据进行验证,结果表明,新模型比传统模型描述振动信号更全面;借助参数辨识技术构建的指标能定位故障齿轮。     

基于量子遗传算法的循环流化床锅炉Hammerstein型辨识

将Hammerstein模型应用于某循环流化床锅炉2个典型系统的辨识,用多项式表示模型的非线性部分,用差分方程表示模型的线性部分,并通过量子遗传算法将模型的辨识问题转化为参数空间上的寻优问题,求得模型中待定参数的最优解,从而得出循环流化床锅炉2个系统的具体模型,并结合现场数据进行了一系列仿真试验.结果表明:Hammerstein模型可以很好地表达循环流化床锅炉典型系统的特性,用量子遗传算法优化可得到精度较高的数学模型.     

Fuzzy-DMC算法在电厂主汽温系统中的应用

针对火电厂主汽温对象的时变性以及大迟延的特点,本文应用模糊-动态矩阵控制算法(Fuzzy-DMC),在原有动态矩阵控制器的基础上,引入模糊控制器。该模糊控制器用来校正实际对象与模型之间的输出偏差,有效降低了实际对象发生较大变化时模型与实际对象不匹配的影响,提高了动态矩阵控制的鲁棒性。将该方法应用到某600WM火电机组主汽温对象中进行仿真,仿真结果表明当主汽温对象发生较大变化时,系统仍能取得理想的控制效果,其性能明显优于常规PID以及动态矩阵控制器,是可行且有效的。     

基于自适应高频谐波LMD法的风电机组故障诊断

针对实际应用中局部均值分解(LMD)法存在的模态混叠问题,提出了自适应高频谐波LMD法.分析了信号中异常事件对求取包络函数和均值函数的影响,将构造的自适应高频谐波加入到原始信号中,通过改变原始信号的极值点位置来抑制模态混叠现象.对含有典型异常事件的信号进行了自适应高频谐波LMD法和ELMD法仿真实验对比,验证了该算法的有效性和优越性.将该算法应用于风电机组传动系统故障诊断中,结果表明:采用该算法后,原有的模态混叠状况得到明显改善,并成功提取出轴系不平衡故障特征,可为风电机组故障诊断提供参考.