基于核主元分析和多级神经网络集成的汽轮机故障诊断

提出一种基于核主元分析(KPCA)和多级神经网络集成的汽轮机故障诊断方法.该方法首先采用KPCA对汽轮机故障样本数据进行特征提取;然后计算相互独立训练出的多个神经网络个体在验证样本集上的泛化误差,并选择其中精确度较高的子神经网络作为集成的个体;最后采用基于正交最小二乘算法的径向基函数神经网络来集成各个子网的输出并得到最终的诊断结果.在某汽轮发电机组故障诊断中的应用表明,该方法具有较高的精确度和稳定性.     

基于自组织模糊神经网络的电厂湿法烟气脱硫系统仿真建模

火电厂石灰石/石膏湿法烟气脱硫工艺中吸收塔浆液PH值的测量和控制是影响脱硫率和终产物石膏品质的关键因素.经理论分析后将自组织模糊神经网络(SOFNN)算法应用于湿法烟气脱硫系统中,对浆液PH值变化过程进行在线辨识,从而获得PH过程模型.算法能够自动划分输入输出空间,决定神经模型的结构并得到模型的参数.仿真结果表明,该算法能够快速跟踪浆液PH值的变化,具有简单,实用,辨识结果精确等优点.     

基于光滑支持向量回归的汽轮机振动分析

传统的时间序列分析方法如统计和神经网络并不适用于复杂的非线性系统.为此,引入了支持向量回归(SVR)算法用以解决复杂时间序列的预测问题,在Matlab6.5环境下编程实现SVR算法,对汽轮机振动数据进行拟合和预测,并与神经网络方法进行比较.为了降低计算的复杂度,在SVR的基础上,采用光滑化算法,对汽轮机振动时间序列进行预测分析.仿真结果表明,光滑支持向量回归(SSVR)在预测性能方面明显优于神经网络.与SVR相比,SSVR具有更好的收敛速度和精度,适于进行复杂动态系统的时间序列分析.     

快速成型与制造技术

在目前竞争激烈的制造行业中,及早开发新产品、缩短投放市场的时间、提高产品质量、降低成本已成为竞争取胜的关键。先进的快速成型与制造技术正在成为一种时尚,它提供了一条成功之路。就世界上领先的３Ｄ系统详细论述了该项技术的基本过程,系统硬件、软件设计及其发展展望。     

声场强化煤粉燃烧的试验研究

在锅炉燃烧装置中安装超声波发射器,使颗粒较大且不易燃烧的煤粉颗粒产生共振,通过试验得到煤粉产生共振的最佳频率,并在有、无超声波作用的2种环境中分别进行燃烧试验,分析燃烧灰渣质量来获得煤粉燃尽率.结果表明:加入超声波后可提高煤粉周围氧的扩散速度,扩大煤粉与氧的接触面积,保证燃料充分燃烧,燃尽率可以提高9.016 3%,同时降低了煤粉黏结的概率,有效减轻了锅炉结焦,提高了锅炉的整体性能.     

热工过程模型识别与实时仿真系统

一、引言随着电力工业的发展,火力发电站机组向大容量、高参数(高温、高压)及机、炉、电集中控制方向发展,技术复杂,自动化程度越来越高,这使得其控制系统也日趋复杂。近几年我国已研制和引进了几套火电站仿真训练器,用来培训火电站运行人员,提高运行操作水平,取得了满意的效果。由于装置主要是培训运行人员的,训练器的仿真系统已固定(一般     

现代过程控制技术的发展及应用

本文着重介绍了火电厂热工过程自动化技术的发展和现状,以及过程控制理论方面所取得的进展,对现代过程控制技术的特点进行了归纳,并对现代过程控制技术的主要内容、现状及发展应用中的有关问题进行了探讨。     

相斥减噪原理及抑制噪声的效果

一、前言激光噪声特性对激光的许多应用有重要影响。一些激光应用技术如激光通讯、精密测量、信息存储、光传感技术、视频圆盘录相系统等,对激光噪声电平提出了严格的要求和限制。在Ha-Ne激光中存在多种振幅噪声,放电电流噪声是其中最严重的噪声源之一,许多作者已作过抑制这些噪声的研究。本文主要介绍抑制激光噪声的一种新的原理和方法以及运用此原理抑制激光噪声的效果。二、原理和方法相斥减噪原理主要建立在这样一种基本概念的基础上,即认为正柱区放电电流中电子流动的“紊流”状态,构成了放电电流噪声的重要组成部分。增加“紊流”状态,则放电电流噪声增加;减少“紊流”状态,则放电电流噪声减小。并且认为,如放电毛细管     

数字仿真理论与应用中的若干问题探讨

证明了离散相似法与龙格-库塔法的关系,从而揭示了数字仿真的本质;通过实例分析指出了在系统中多处使用超前一拍的零阶保持器,可以提高闭环系统的仿真精度;以火电厂热工过程为背景,提出了仿真计算步距的估计公式;探讨了数字仿真在控制系统参数优化及系统建模中的应用问题;提出了使用仿真与优化的方法来替代经典控制理论中的系统复频域分析方法.