莱钢1000 m3高炉供料系统转运站的改造

通过进行系统优化设计,提高了老区1 000 m3高炉供料系统除尘运行效率,使得在除尘管道工艺分布上更为科学,风量合理分配,除尘能力与生产工艺相匹配。将岗位粉尘浓度降低到国家标准规定的接触极限以内。     

基于改进RBF的变压器油色谱在线监测装置配置策略研究

变压器油色谱在线监测是变压器故障诊断的重要举措,也是电网变电检修的重要手段。考虑到110千伏(66千伏)电压等级油浸式变压器在线监测装置的选配对其诊断效果具有较大影响,并且其影响因素较多且复杂,提出一种基于K-means聚类和遗传算法相结合的RBF神经网络在线监测装置配置策略。从变压器内部本体特征和外部所处环境两个方面对装置选配影响因子进行筛选和分析得到最终的影响因子;对RBF模型的适用性进行分析和阐述;建立以影响因子为输入向量,以监测装置配置评分作为输出向量的基于改进RBF在线监测装置配置模型。实验结果表明,该模型能够对在线检测装置进行准确评分,提高了选配准确度,证明了该模型的有效性。与神经网络(BP)模型相比,该模型加快了网络收敛速度,能够更加有效地解决在线监测装置配置问题,为电网提供切实可行的方案。     

降低3^#750m^3高炉气力提升机故障的应用和实践

针对高炉渣处理设备易磨损，维修费用高的问题，进行了改进，延长了备件寿命，有效降低了设备维修费用。     

基于FCE和SVM融合的线路典型冰风灾害算法分析

目前,国内外对于线路覆冰和风耦合作用的灾害分析较少,因此,提出了一种基于模糊综合评价法（fuzzy comprehensive evaluation, FCE）和支持向量机（support vector machine,SVM）融合的线路典型冰风灾害分析算法。通过分析典型冰风灾害影响因子及类型,借助模糊综合评价法提取了关键的灾害影响指标,并对风速和风向关键指标进行修正。在提取的温度、相对湿度、风速、风向和地貌5类致灾相关程度高指标的基础上,提出了采用径向基RBF核函数的非线性SVM小样本灾害分析模型。通过历史的冰风故障和非冰风故障数据建立训练样本和测试样本,仿真结果表明,建立的模糊综合评价和支持向量机融合的冰风灾害模型可有效分析判断冰风灾害发生的概率,实现了对冰风灾害小样本数据的可靠分析。