基于模糊C-均值聚类和支持向量机的大坝安全变形预警模型及应用

针对传统大坝安全变形预警模型预报精度不高的问题,提出了一种基于模糊C-均值聚类(FCM)与支持向量机(SVM)相结合的混合建模方法,该方法利用FCM算法将训练集划分为具有不同聚类中心的子集,运用SVM对每一类子集进行训练和建模,并针对FCM的聚类有效性问题,介绍了聚类数c和模糊加权指数m的参数自适应算法。将所提出的混合模型与标准支持向量机模型进行比较,可知本文模型的精度和泛化能力均得到了一定程度的提高。     

垃圾焚烧烟气中二噁英类浓度的支持向量回归预测

文章利用垃圾焚烧烟气的在线监测数据,探索建立二噁英类浓度与烟气中其他污染物浓度、工况参数的多元回归预测模型,从而实现对烟气中二噁英类浓度的间接实时监测,但受限于二噁英类浓度的监测成本高,可供回归预测训练的样本少的问题,线性回归预测模型的泛化能力较弱、稳定性较差。使用非线性的支持向量回归方法建模,有助于解决这一问题。文章使用3种核函数构建支持向量回归预测模型,应用华南地区某垃圾焚烧厂的10组监测数据作为训练集和测试集,比较了支持向量回归预测和多元线性回归预测的相对误差。研究结果表明,训练集为8组数据时,支持向量回归预测的相对误差明显小于多元线性回归,尤其是模型使用1阶多项式核函数和径向基核函数时的最大百分比误差较小,泛化能力较强。     

基于约束支持向量回归的电站锅炉燃烧优化建模

为建立一个有效的电站锅炉效率与NOx排放浓度预测模型,在最小二乘支持向量回归算法（Least Squares Support Vector Regression,LSSVR）基础上进行改进,提出了约束支持向量回归算法（Constraint Support Vector Regression,CSVR）,通过优化支持向量的选择策略,来增强算法泛化能力和对不良数据的抵御能力。初始数据经主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)后,输入基于CSVR算法的锅炉燃烧模型进行训练,并将建模结果与LSSVR算法和BP神经网络算法进行了比较。结果表明：使用PCA对数据预处理后,输入变量维数由五维降到三维,简化了模型结构,同时又保留了输入数据的主要特征。在相当的平均预测误差水平上,CSVR算法选用支持向量数目分别只有83个和117个,远少于LSSVR算法选用的900个;CSVR的最大预测相对误差只有3%,远低于LSSVR的25.8%,BP算法介于两者之间。     

基于油液光谱LSSVR-AR模型的发动机故障预测

针对传统油液光谱数据预测模型精度有限的不足,提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)与AR模型相结合的非平稳时间序列建模方法(LSSVR-AR),并应用于某型履带车辆发动机油液光谱数据及故障的预测。首先对非平稳时间序列进行最小二乘支持向量回归,得到非平稳时间序列的趋势项及剔除趋势项后的随机项;然后对随机项建立AR模型并与趋势项的LSSVR模型组合,得到非平稳时间序列模型;最后用所建模型对油液光谱数据及发动机故障进行预测。用所提建模方法对Fe、Cu、Pb、Si光谱数据预测的平均绝对百分比误差分别为1.987%、2.889%、2.343%、6.860%,明显低于其他模型。实例证明,所提模型能对发动机故障进行准确预测。     

基于改进的高斯过程回归的SOC估计算法

为了提高锂离子电池荷电状态(SOC)的估计精度,文中采用基于高斯过程回归(GPR)机器学习的锂离子电池数据驱动方法,首先选取数据集,将电池测量参数电流和电压作为模型的输入向量,SOC作为模型的输出向量来训练模型,为了提高模型精度,文中改进了高斯过程回归模型.将上一时刻估计的SOC值加入到移动窗口中,并与电流和电压一起作...     

基于改进模糊聚类与IPSO-SVM的燃煤电站NOx排放多模型预测

通过挖掘大量脱硝系统现场运行数据,提出一种新的多模型选择性催化还原(SCR)脱硝系统建模方法:首先对SCR脱硝系统进行理论分析和实际运行研究,应用改进遗传模拟退火的模糊聚类算法对训练集进行聚类划分,得到最优聚类效果;然后建立相应的支持向量机子模型,并采用改进的粒子群算法对模型参数进行优化,所建立的子模型通过隶属度值加权融合得到最终的整体预测模型。以某电站锅炉脱硝系统为例,对所提出的方法进行验证,并与其他建模方法进行比较。结果表明:所建立的模型具有较高的泛化能力和预测精度。     

基于MI-GA-LSTM的锅炉NOx排放快速预测模型

针对电站锅炉在实际运行过程中存在燃烧优化调整不及时以及烟气脱硝成本较高的问题，提出了基于MI-GA-LSTM的炉膛出口NO_x排放快速预测模型。根据燃煤锅炉实际运行数据，利用互信息(MI)进行特征相关性分析，将所得最优特征子集作为长短时记忆神经网络(LSTM)的输入，并利用遗传算法(GA)对模型关键参数进行寻优，得到炉膛出口NO_x原始生成质量浓度预测的MI-GA-LSTM模型，并与LSTM、门控神经网络(GRU)、循环神经网络(RNN)在同一测试集上进行预测效果对比。结果表明：该模型在训练集和测试集上都能够对运行数据进行精准地预测，可以很好地完成多变量非线性拟合；该模型在测试集上的3项指标均优于其他模型，具有更高的预测精度和泛化能力；该模型可作为炉膛出口NO_x排放质量浓度传感器的补充，提前准确感知炉膛出口NO_x原始生成质量浓度的变化。     

基于滑动窗口和LSTM神经网络的锂离子电池建模方法

为提高锂离子电池在复杂工况下的预测能力和建模精度,提出一种基于滑动窗口和长短时记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的锂离子电池建模方法.首先建立了基于神经网络的锂离子电池模型,确定了神经网络的基本结构,通过LSTM层、向量拼接层和全连接层分别实现了时序特征提取、特征融合和回归预测.然后提出了滑动窗口的输入向量处理方法,滑动窗口每次向前推进一个时间点,通过限制时间窗口内所能处理的最大信元数对数据量进行限制,为多个LSTM层的并行计算和深隐层的拼接层和全连接层预留了计算量的裕度,实现了对模型中循环网络层深度的优化选择.为解决模型在多工况下运行的泛化问题,提出使用离线数据集的预训练和在线数据的参数修正的训练方法,通过大量离线数据集的反复训练,使模型学习电池的共性部分;再使用部分在线数据,对网络参数进行调整,将其应用于预测中.最后使用恒流/恒压、随机电流脉冲、大功率脉冲等多个工况的数据分别进行测试.结果表明,基于长短时记忆神经网络的建模方法能够准确预测电池输出电压和荷电状态.     

基于LSSVM和GMM的风电机组传动系统故障预测研究

文章研究了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和高斯混合模型(GMM)的传动系统故障程度量化方法。在传动系统故障机理的基础上,利用风电机组的风速、环境温度、有功功率和4个相关的上一时刻温度监测值为输入,4个相关的温度监测值为输出建立LSSVM回归模型。模型的预测值与实际测量值的偏差向量定义为系统"偏离值"。采用GMM拟合正常运行时的偏离值分布,并用该模型实时计算系统的对数似然概率(LLP),实现系统故障程度的量化。结合实际的SCADA数据,验证了该方法对故障预测有较好的灵敏性和准确度。     

FCM-RVM预警模型在某重力坝典型坝段水平位移预测中的应用

针对大坝变形原型监测数据的非线性和影响因子的相关性问题,提出一种基于模糊C-均值聚类（FCM）和相关向量机(RVM)的组合建模方法。首先用FCM方法对影响因子进行相似聚类,然后运用RVM算法分别对每一聚类样本进行训练学习得到对应的RVM模型,其中RVM算法中的核参数采用改进的粒子群（PSO）算法寻优。将各组合算法用于某重力坝典型坝段水平位移的安全模型构建中,并与多种模型预测结果对比,结果表明,FCM-RVM预警模型的预测精度较高。研究结果可为类似工程的大坝变形预警提供参考。     

省煤器防磨初探

主要叙述了省煤器的磨损处理,对省煤器的设计,安装与运行提出了防磨建议与要求。     

爆燃燃烧对火焰辐射光变化的影响

应用火花塞光纤传感测量系统对BJ492Q汽油机爆燃燃烧进行测量和研究,分析了爆燃燃烧时火焰光辐射的变化情况。正常燃烧时,CH（431．5nm),C2(516.5nm),H2O(588nm)自由基的光强曲线出现双峰值,着火延迟期内自由基光辐射。爆燃较强工况时,只出现一个峰值,主要是碳粒子热辐射,峰值处出现剧烈波动,相位提前,无自由基的光辐射。试验表明,火花塞光纤传感器完全可用于爆燃测量。     

天然气成分对发动机性能及排放影响的试验研究

在同一台发动机上通过燃用属于同类别的两地天然气的对比试验,研究了天然气（CNG）成分对发动机性能及排放的影响。试验结果表明：天然气成分的差异导致发动机的空燃比发生变化,是造成发动机性能与排放产生较大变化的主要原因,而控制发动机空燃比在较小范围变化,可以减少天然气成分对发动机性能及排放的影响。     

Research on non-flammable criteria on refrigerants

The two targets including the ratio of maximal composition RXM and the minimum for operating area SMI have been proposed for judging the flammability of the alternative to CFCs and HCFCs in air conditioner and refrigeration system. Analytical results in this paper illustrate that for different flammable refrigerants, the RXM and SMI are different and the relationship between different refrigerants are also different, which depends on the flammability of the refrigerant.     

供热系统节能探讨

针对集中供热采暖系统定压（补水）方式和循环方式的电耗情况及水力平衡调节技术对供热系统节能的作用进行分析和总结,寻求供热采暖系统中可实施节能措施的环节和节能工作的切入点,配合实现既有建筑进行节能改造的阶段性目标,合理降低供热采暖系统的能耗,从而达到供热采暖系统节约能源的目标,为供热采暖系统的节能改造提供科学依据。     

基于投入产出方法的居民消费全流程能耗分析

本文在合理界定居民消费内容及活动水平的基础上,利用投入产出方法和生命周期能耗分析思想,对居民衣、食、用、服务、行、住等消费的全流程能耗进行了分析和计算,给出了2005年居民各项消费的全流程能耗现状,并对2010年、2020年、2030年的居民消费全能耗状况进行了预测,得到了居民消费全能耗占全国能源消费总量的比重在40%以上等一系列重要结论,并提出了相关政策建议。     

基于GT-POWER的配气相位对柴油机性能影响的研究

采用GT-POWER软件,分析1款老产品4112柴油机的配气相位对其性能的影响,并对配气相位进行优化。首先,建立发动机模型,计算发动机外特性曲线,并与发动机试验参数比较,验证模型的可靠性;然后,用发动机模型,对进排气门配气相位气进行分组优化模拟计算,得到每个转速下的最优配气相位;最后,模拟计算标定点转速下最优配气相位所对应的发动机充气效率、燃烧效率、功率和扭矩,结果表明,4项性能均得到提高。     

超滑金属涂层在水泵上的应用

通过对影响水泉效率的因素和超滑金属涂层性能的应用分析,研究利用超滑金属涂层对1日水泵进行节能改造。通过实验测试和实际应用,证明该方法是可行的。     

锅炉钢管压扁试验研究

压扁试验是重要的工艺试验，以日常试验获得的大量数据为基础，针对常用锅炉管材进行了压扁不合格极限高度试验，为减免压扁试验提供了依据。