一种基于动态建模的磨煤机故障诊断方法

针对火电厂磨煤机故障诊断问题,通过采用系统运行特性的动态数学建模的方法来逼近真实磨煤机系统,并利用真实运行数据对模型参数进行辨识。结合典型制粉系统故障类型,研究其不同故障程度下特征参数的变化规律来完善故障知识库,从而有利于对磨煤机运行故障的快速和精确诊断。同时,根据不同故障严重程度的特征分析,针对每类故障的故障样本数据进行离线训练,提出了一种通过故障征兆的计算和缩放因子搜索实现故障的在线辨识方法,获取更为快速和可靠的故障诊断结果。最终,结合山西河曲电厂660-MW机组的双进双出BBD3854型磨煤机验证了将所提出的故障诊断方法的有效性。     

基于LS-SVM的一次风机振动在线监测及故障预警研究

针对火电厂一次风机运行工况复杂和多状态变量强耦合特性而难以构建设备精确模型问题,将智能数据挖掘方法应用于风机设备故障预警和诊断中。通过对风机典型运行特性进行分析,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的一次风机振动状态估计和故障预警方法。结合山西河曲发电厂1号机组的1#一次风机历史运行数据,应用Matlab对所提出的方法进行了验证和分析。研究结果表明,该预测方法有较高的估计精度,能够及时辨别一次风机在运行中的振动异常,适用于火电厂辅机设备的故障诊断,具有一定的工程应用价值。     

燃煤锅炉高效低NO_x协同优化系统开发及应用

为了达到大气污染物近零排放标准,大型燃煤发电机组NO_x排放质量浓度需低于35 mg/m3。在当前工程实践中应用最广泛的锅炉低氮燃烧(LNB)与选择性催化还原(SCR)综合脱硝技术存在协调问题,很难同时实现机组LNB与SCR脱硝的安全、环保、经济运行。为此,本文建立了燃煤锅炉LNB运行调整与SCR脱硝协同模型,采用改进的BP神经网络建立锅炉燃烧系统模型,利用改进的最小二乘支持向量机建立SCR脱硝系统模型,并进一步开展了机组高效低NO_x调节与优化分析,开发了燃煤锅炉高效低NO_x协同优化系统。在某机组的实际应用结果表明,该协同优化系统可在任何工况下实时指导运行人员调整机组运行参数,确保机组安全、环保、经济运行。     

一种新的单元机组负荷系统内模控制方法

电厂单元机组负荷系统是一个有强烈耦合的多变量对象.本文提出的方法以多变量内模控制为核心,将基于支持向量回归的在线辨识算法引入到多变量内模控制的设计之中,从而形成了一种新的解耦控制策略.仿真结果表明,该方法使得机组负荷具有良好的跟踪性能,在对象动态特性较大范围内变化的情况下,系统具有较强的鲁棒性.     

600MW直接空冷机组背压飞升保护逻辑优化

针对600MW直接空冷机组背压飞升问题,提出空冷机组背压飞升的快减负荷控制策略。通过对某600MW亚临界直接空冷机组背压保护逻辑优化,降低了由于直接空冷机组受到环境大风影响,造成空冷岛上方热空气回流,引起的机组背压飞升跳闸的风险,保证了机组在高背压恶劣环境下的安全运行。     

基于神经网络模型及预测控制DMC的火电机组脱硝控制策略

燃煤火电机组的NO_x排放值是受国家环保部门实时监督考核的重要环保安全指标。由于NO_x被控对象的纯时延大时滞特性,常规的PID控制很难将烟气NO_x排放指标控制到理想范围内。介绍了一种基于BP神经网络模型和预测控制的动态矩阵控制（DMC）算法相结合的新型火电机组脱硝控制策略,其中BP神经网络可逼近DMC算法中脱硝对象的零输入响应,利用神经网络的泛化能力,逼近实际工业过程在不同负荷下模型参数时变的特性,使预测控制中的模型预测部分可以更精确地逼近实际过程对象,提高整个预测控制算法的控制精度。现场应用表明,这种新型脱硝控制策略可有效提高火电机组NO_x的控制品质。     

网络控制系统调度与控制综合设计研究综述

网络控制系统的设计需同时考虑信息调度和控制性能两个方面。针对网络控制系统中这两方面的综合设计,首先分析了网络控制系统的信息调度研究现状,阐述了现有控制网络调度算法的工作方式和特点。接着从提高网络控制系统综合性能的角度,分析和评价了网络控制系统中调度与控制综合设计的研究成果。最后,提出以兼顾控制性能质量(QoP)和网络服务质量(QoS)为目标的网络控制系统综合性能优化是系统设计的重点,并对网络控制系统综合设计研究的发展方向予以展望。     

网络化控制系统数据访问的设计与实现

介绍了最新的实时数据库ExtremeDB和OPC(OLE for Process Control)技术及其在网络化控制系统数据访问中的应用模式。探讨了OPC规范下的数据访问方式,给出了一种OPC服务器的设计和实现方法,基于已有的OPC Server实时任务模型,实现了数据访问混合任务集动态调度算法,测试结果表明,该应用模式具有较好的稳定性和高效性。     

PAS-300M分散控制系统监控层软件的设计开发

采用最新的软、硬件技术,充分考虑火电厂热工自动控制应用的需要,开发了基于现场总线的新一代分散控制系统。该系统基于人机工程学理论,以用户需求为目标,采用了最新的内存嵌入式实时数据库eXtremeDB,设计了人性化的监控层软件,具有良好的兼容性和开放性,测试结果表明该软件系统性能稳定且具有良好的控制效果。     

遗传算法和神经网络在电站锅炉燃烧优化中的应用研究

燃烧优化技术是实现电站锅炉高效燃烧和污染物控制的最经济、最有效的方法之一。本文首先利用神经网络建立起电站锅炉燃烧特性模型,然后利用遗传算法计算送风调节控制系统最优氧量设定值。仿真结果表明采用本文设计的燃烧优化策略,不仅可以提高燃烧效率而且能有效降低排放烟气中的氮氧化物含量,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。