火电机组负荷分配中多源不确定性因素影响分析

不确定性因素存在于火电机组负荷分配中，影响机组负荷分配、节能环保目标。本文综合考虑负荷预测不确定性、机组煤耗率不确定性与其CO2排放系数不确定性，分别构建火电机组一次能源消耗成本与CO2排放量最小目标下的火电机组负荷优化分配模型；以此为基础，引入析因分析方差分解方法，量化多源不确定性因素单独与交互作用下对节能、环保目标的影响程度。结果表明:负荷预测不确定性对火电机组节能、环保目标影响最为显著，相对影响程度分别为51.13%、62.70%；机组煤耗特性及其CO2排放系数影响次之，相对影响程度分别为47.58%、34.95%。此研究结果对不确定性条件下电力系统负荷分配具有借鉴价值。     

自适应连续集稀疏分解声音识别算法

为实现公共环境复杂背景中异常声信号识别以辅助公共场所安全监控,提出基于连续完备集的自适应MP稀疏分解声音识别算法,算法通过相关参数改进实现自适应PSO算法,然后借助PSO算法的连续空间搜索优势对MP稀疏分解进行连续集优化,从而提高稀疏分解获得的最优原子的匹配度,最后提取重构声信号的时频参数特征以SVM算法实现异常声音事件的快速准确识别。实验结果表明,与已有算法相比,所提识别算法显著降低了计算量,并取得了最优的声音识别率和识别鲁棒性。     

基于VMD瞬时能量与GA- RBF的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障的有效识别,提出了一种基于VMD瞬时能量与GA优化的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断方法,可以有效对滚动故障做出诊断。首先,VMD将滚动轴承振动信号进行分解成合适数目的本证模态函数;其次,计算本证模态函数分量的瞬时能量并组成特征向量;最后,将特征向量输入到GA优化的RBF神经网络实现轴承故障识别。通过滚动轴承故障诊断实验对该方法进行验证。结果表明,该方法识别滚动轴承故障的准确率为96.43%,较默认参数的RBF神经网络和EEMD瞬时能量与GA-RBF神经网络有明显的提高,证明了所提方法的可行性。     

回转窑人工智能专家系统的应用实践

根据水泥熟料煅烧过程操作控制原理研发的"回转窑人工智能专家系统"采用了人工智能模拟技术、实时数据清洗技术、控制数据关联匹配技术。该系统由分解炉出口温度自动控制系统、篦速自动控制系统和氨水用量自动控制系统三个模块组成。该系统投运后,分解炉出口温度控制有效率由之前人工控制的平均60%~70%提高至平均80%~95%;篦下压力和二次风温稳定性提高;氨水消耗量下降显著;窑系统投料量增加10 t/h左右,熟料标准煤耗降低2.85 kg/t,熟料强度均有提高。     

基于RBI风险检验技术的聚丙烯装置质量检测研究

为了确定聚丙烯(PP)装置的质量运行状况,引入基于风险检验(RBI)技术,对PP装置中的全部15台静设备进行风险检验。介绍了RBI技术的相关工作内容及实施具体细节,分析了PP装置潜在的故障及失效模式,确定了设备的破坏机理,对设备的失效概率与失效后果进行了计算,并为提出应对措施提供了可靠的依据,制定出有效的实施方案。在实施过程中充分利用了RBI技术,为PP装置设备检测起到了一定的指导作用,从而使设备检验工作能够依据设备与设施在运行中的薄弱环节以及风险管理来科学安排,为设备可靠的运行提供了有效保证。结合PP装置的RBI评估结果,对PP生产过程以及质量管理等方面提出了改进建议。     

2 000 t/d水泥生产线烧成系统技术改造

为了解决烧成系统不稳定，操作控制困难，对煤质的适应性差，存在安全、环保隐患，系统能耗高等问题，在保留原预热器框架不变的情况下，加大了C1旋风筒上部直筒段及涡壳，重新设置了C2、C3、C4旋风筒导流板，重新设计了C5旋风筒涡壳，并改造了相应的连接风管和下料管，更换了锁风翻板阀和撒料箱。同时将带流化床的管道式离线分解炉改为在线喷旋管道式分解炉，并对三次风管进行了改造，三次风从分解炉锥部单股旋切引入。本次技术改造实现了原定的各项技改目标，取得了良好的节能降耗效果。     

综合改进奇异谱分解和奇异值分解的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮故障特征微弱，在强背景噪声下难以有效提取的问题，提出了一种改进奇异谱分解（ISSD）结合奇异值分解（SVD）的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解（SSD）算法中模态参数需凭经验选取的缺陷，基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进，在得到既定的一组奇异谱分量的基础上，根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理，采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征，将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中，并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析，结果表明，所提方法的降噪和特征提取效果更佳，能够更加有效地实现齿轮故障的判别。     

Fe-Cr-Ni系不锈钢在热老化和退火过程中铁素体调幅分解的相场法研究

用基于Cahn-Hilliard方程的相场法研究了Fe-Cr-Ni系不锈钢中的铁素体在热老化和后续退火过程中调幅分解的演化过程，结果表明：在热老化过程中调幅分解生成相连的网络状α'相，调幅分解引起的Cr成分波动的波长和振幅都随着热老化时间的延长而增大；在随后的退火过程中α'相逐渐溶解而Cr成分波动的振幅迅速减小，但是波长继续增大。还讨论了热老化时的调幅分解对铁素体纳米压痕硬度的影响以及退火温度对调幅分解回复(α'相溶解)所需时间的影响，结果表明：铁素体的纳米压痕硬度主要与调幅分解的振幅有关，且随着振幅的增大而提高。同时，提高退火温度能显著缩短调幅分解回复所需的时间，退火回复时间与退火温度之间有Arrhenius形式的关系。