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火电机组变工况运行使数据呈现多模态特征,导致基于浅层网络结构的回归软测量模型的预测精度下降。研究一种改进的BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)软测量方法:首先利用堆叠稀疏自编码器(stacked sparse autoencoder,SSAE)强大的深度学习能力提取原始数据特征,然后再利用BPNN对提取特征进行回归分析。经实验验证,SSAE+BPNN软测量方法的均方误差为0.135 8×10–3,平方相关系数为0.983 2,其预测精度和泛化能力显著优于BPNN。将其应用于某台灵活调峰的超超临界660 MW发电机组飞灰含碳量软测量中,预测结果的平均相对误差为0.91%,总体相对误差控制在±5%以内,具有良好的工程应用价值。 相似文献
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基于仪表总线的分布式测控系统设计 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍一种基于仪表总线的小型分布式测控系统的设计方案。采用TI公司的仪表总线专用收发芯片TSS721A及具有极低功耗的MSP430系列单片机,使系统设计大为简化。以办公楼安全监控系统的设计为例进行了说明。 相似文献
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风电规模化并网后火电机组电网自动发电控制(automatic generation control,AGC)指令复杂多变,造成的锅炉燃料量大幅波动将给机组运行稳定性带来不利影响。为此,研究协调控制系统AGC指令前馈信号的滤波逻辑,分析AGC指令变化规律和火电机组对象及控制系统的特点,提出在限速滤波前增加二阶惯性滤波环节的优化方案。结果表明:当AGC指令小幅变化时,减弱前馈输出能够避免燃料量大幅波动;而当AGC指令大幅变化时,前馈信号及时、足量输出可以防止机前压力出现大偏差。 相似文献
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为适应近年来国内外控制理论和技术的飞速发展,本文以自动化专业的核心课程“控制理论”为例,在教学中实施适配现场实际的仿真实验教学,切实做到了适应新就业环境下的学生创新能力的培养,增强了学生的主动发展意识、创新精神与终身自主学习能力。 相似文献
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