基于相关向量机的电站锅炉NOx燃烧优化

为了降低电站锅炉NOx排放量,采用一种新的机器学习方法--相关向量机对某330 MW煤粉汽包锅炉的一、二次风速以及含氧量等26个输入参数和NOx输出结果进行建模,并用万有引力算法对模型的参数进行优化,获得最优模型。与粒子群算法、遗传算法优化相关向量机以及万有引力算法优化支持向量机等进行了比较,选择锅炉输入参数中的可调变量为优化变量,以NOx低排放量为目标进行优化,获得低NOx排放的输入参数。结果证明:万有引力优化相关向量机算法建立的模型精确度比其它几种算法高,对模型进行低NOx优化后,NOx输出值由最初的的906.65 mg/m³变为550.600 mg/m³,下降幅度约为38.9%,实现了NOx排放量大幅度降低。     

基于模糊控制的中压异步电机软启动控制器的研究设计

本文介绍了一种基于模糊控制的中压异步电动机软起动器的原理和软硬件设计。根据对电动机起动特性的分析,提出了基于模糊控制的中压电动机软起动的设计方法。通过检测输入电流,在电动机起动过程中,在恒流平滑升压下有效的消除了启动过程中的电流振荡问题,以达到最佳的起动效果。     

基于GSA-SVM的循环流化床锅炉NOx排放特性模型

为了准确地预测循环流化床锅炉NOx排放量,以某热电厂循环流化床锅炉燃烧数据为样本,提出了基于支持向量机（SVM）的循环流化床锅炉NOx排放特性GSA-SVM模型。由于SVM精度及泛化能力依赖于参数选择,故将万有引力搜索算法（GSA）运用到模型参数寻优过程中,利用不同工况下的样本数据检验了模型的预测性能,并将该模型分别与BP神经网络、粒子群(PSO)和遗传算法(GA)优化的SVM模型进行比较,仿真实验证明GSA-SVM模型具有很好的辨识能力及良好的泛化能力。     

一种转速信号测量和相位信息获取的方法

为了得到在旋转机械的振动监测与故障诊断中起着至关重要作用的转速和相位信息,介绍了一种利用鉴相脉冲触发各振动信号并行采集及获取转子转速和各振动信号相位的方法,这种软硬件触发采集的方式不仅可以实现整周期采样,而且可大大减小相位误差。实例验证了鉴相信号在相位信息的获取中起着决定性的作用。     

高阶惯性系统自适应控制研究

热力系统中的热工过程大多属于高阶陨性系统。高阶惯性系统是一类多容、变化缓慢的动态系统，对此类系统采用一般的常规反馈控制方法是很难获得令人满意的控制效果的。本文应用IMC系统特性和模型参考自适应控制原理，并参照滞后系统Smith预估控制的方法，提出了控制高阶陨性系统的自适应控制新方法，仿真研究及现场实际运行均获得满意的控制效果。     

循环流化床锅炉热工自动控制系统

本文阐述了作者在吸收理解国内外设计经验的基础上,结合浙江嵊县发电厂的实际工艺过程,自行研究设计的75t/h循环统化床锅炉热工自动控制系统.该系统已在嵊县发电厂正式投运.     

控制高阶串联系统的一种新方法

本文应用ＩＭＣ系统特性及模型参考自适应控制原理，提出了一种控制高阶串联系统的新方法。     

自整定智能控制器及其应用

根据循环流化床锅炉床温对象的动态特性,提出了一种自整定智能控制器.该控制器从 对人宏观结构模拟和行为功能模拟的观点出发,通过特征辨识、直觉推理给出了多模态控制策 略.将该控制器应用于国产75t/h循环流化床锅炉床温系统获得满意效果.     

火电厂沸腾燃烧锅炉微机控制系统

本文在对沸腾燃烧锅炉动态特性作出分析的基础上，通过现场调研提出了符合实际的微机控制方案，现场运行收到满意效果。该控制系统由一台ＴＰ－８０５微型计算机及输入、输出接口、信号转换器等组成。本文主要介绍微机控制系统的研究及投运的基本情况，着重于动态特性分析和控制方案的确定。     

基于鲸鱼优化算法的汽轮机热耗率模型预测

为了准确地建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于反向学习自适应的鲸鱼优化算法（AWOA）和快速学习网（FLN）综合建模的方法。首先将改进后的鲸鱼算法与经典改进的粒子群、差分进化算法和基本鲸鱼算法进行比较,结果证明其具有更高的收敛精度和更快的收敛速度;然后采用某热电厂600 MW超临界汽轮机组现场收集的运行数据建立汽轮机热耗率预测模型,并将改进后的鲸鱼算法优化的快速学习网模型的预测结果与基本快速学习网及经典改进的粒子群、差分进化算法和基本鲸鱼算法优化的快速学习网模型预测结果相比较。结果表明,AWOA-FLN预测模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,更能准确地预测汽轮机的热耗率。