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1.
2.
基于小波神经网络的火电单元机组负荷系统建模仿真研究 总被引:6,自引:7,他引:6
火电单元机组是一种复杂的多变量对象,常规方法难以建立它的非线性数学模型。该文利用一种多输入多输出的连续小波神经网络对单元机组负荷数学模型建模问题进行了研究。网络隐层采用框架小波函数,输出层采用线性函数,采用BP算法对网络进行训练,并利用自适应的学习速率和动量参数加快网络训练的收敛速度。网络的训练结果和测试结果均表明,小波网络输出值与实际模型输出值之间的误差在允许范围内,小波神经网络可以较好地逼近单元机组负荷数学模型。 相似文献
3.
基于神经网络的火电机组负荷预见控制方法及其仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用多个自适应神经元构造了火电单元机组负荷预见控制系统,研究了用神经网络实现多变量系统的预见协调控制,神经网络输入量应该怎样选取。仿真结果证明了这种控制方案的正确性。与原有的负荷最优预见控制方法相比,该方法不依赖于对象的精确模型,也不涉及权重矩阵的选取。 相似文献
4.
5.
基于蚁群算法优化的再热汽温系统变参数预测PID控制 总被引:1,自引:0,他引:1
研究预测控制和PID控制在再热汽温系统控制中的应用.通过将神经网络作为预测模型,并用蚁群算法在线优化PID控制器参数.计算机仿真结果表明,基于蚁群算法的预测PID控制能够适应控制对象模型参数的时变,具有较好的鲁棒性,相对传统PID控制策略还表现出了良好的动态性能. 相似文献
6.
Zr对Mg-5Sn合金显微组织与力学性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了含Zr0.4%-1.2%的Mg-5Sn合金(质量分数,%,下同)的显微组织和力学性能。显微组织观察表明,Zr元素能够起到明显的晶粒细化作用。扫描电镜EDS分析和XRD分析验证了这一结果。力学性能测试结果表明:随着合金中Zr含量的增加,抗拉强度及延伸率都有提高,延伸率提高更显著,Zr的晶粒细化起了主要作用;而合金的显微硬度基本不变,其原因是在合金中没有明显数量的硬质相出现。 相似文献
7.
8.
研究了Di加入量为1%~3%(质量分数,下同)[Nd—Pr混合稀土金属,w(Nd):w(Pr)=3:1]的Mg-10Al合金的显微组织和力学性能。通过显微组织分析发现Di加入Mg-10Al合金后,析出了块状的Al2(Nd,Pr)相及杆状的Al11(Nd,Pr)3相,合金组织得到细化。Di的加入使铸态的Mg-10Al合金的力学性能提高,在Di的加入量为2%时,块状的Al2(Nd,Pr)相占主导地位,合金的抗拉强度和伸长率都达到峰值。在Di的加入量达到3%时,杆状的Al11(Nd,Pr),相增加,抗拉强度、尤其是伸长率有所降低。 相似文献
9.
燃烧优化是实现锅炉进一步节能减排的重要手段。针对1 000 MW超超临界锅炉,提出了一种闭环燃烧优化控制方法。首先,采用在线最小二乘支持向量机(LSSVM)建立了燃烧系统的动态模型,以准确描述控制变量、主要扰动与输出参数之间的动态变化关系;然后,结合预测控制的思想,构建了兼顾锅炉效率和NO_x排放的经济性性能指标,并利用非线性优化算法求解滚动优化问题,实现了对配风方式、氧量等运行参数的闭环自动调节;最后,设计、开发了相应的优化控制软件,并成功实现了现场应用。应用结果表明,该方法能够在保证锅炉效率的情况下,明显降低NO_x排放,并有效克服煤种变化和负荷变化的影响。该方法对推动智能控制技术在工业过程中的实际应用具有借鉴意义。 相似文献
10.