超超临界机组AGC控制技术的研究与应用

电网的频率反映了发电有功功率和负荷之间的平衡关系,是电力系统运行的重要控制参数,AGC控制是解决电网频率波动的最有效途径之一.以华能海门电厂为例介绍了AGC功能在1000 MW超超临界机组上实际投运的效果,并对AGC功能投运的基础协调控制系统作了分析.     

超临界机组协调控制系统分析及优化

介绍了超临界参数火电机组的技术特点,分析了其控制系统中存在的问题。针对超临界机组协调控制系统中的难点给出了解耦、智能前馈控制、变参数控制等优化措施。     

超临界燃煤机组协调系统多模型预测控制

为提升超临界燃煤机组的运行灵活性,提出了多模型预测控制策略.为避免由于局部模型或相应局部控制器切换造成的扰动,采用对局部控制器输出加权求和的思路,得到全局优化控制作用,其中各局部控制器权重由拟合间隙度量函数曲线确定.工程应用表明,与原DCS协调控制策略相比,新协调控制系统能有效提高超临界燃煤机组的运行灵活性,同时保证关...     

600MW超临界机组控制系统

介绍600MW超临界机组,并分析其控制的特点和难点.     

600 MW超临界机组性能优化预测控制与应用

针对江苏国信扬州发电有限责任公司#3、#4号600 MW超临界机组存在变负荷速率和负荷调节精度等指标未能达到江苏电网运行要求的实际情况,在获得多个负荷点上机组协调被控过程动态数学模型的基础上,采用预测控制技术,提出了锅炉热负荷的预测控制策略,通过加快锅炉负荷指令的调节速度,有效提高机组的变负荷速率;采用基于模糊规则的负荷精度补偿控制技术,通过及时修正汽机负荷指令,快速消除机组的负荷偏差,有效提高了机组的负荷调节精度,减小了主汽压力、主汽温度等主要运行参数的波动.实际应用表明,新的优化控制策略提高了机组的负荷调节品质,明显改善机组的运行稳定性,满足电网运行要求.     

600MW超临界机组化学清洗

介绍贵州某电厂首台超临界组投运前的化学清洗情况。该清洗采用先碱洗再用EDTA钠盐清洗的工艺流程。清洗范围及相关措施制定合理，有效地保证了清洗效果。     

600MW超临界机组大板梁吊装

贵州兴义电厂2×600MW新建工程是我省首台超临界机组，锅炉大板梁的尺寸及重量均比亚临界机组大板梁大，锅炉大板梁的吊装方案经过充分论证和分析，最后采用SCC6300630t履带吊吊装大板梁，以保证合同规定的工期。     

混合控制器在一种非线性控制系统中的应用

在工业生产过程中，大量存在着非线性系统与非线性控制过程，采用传统的或单一数学模型的控制算法很难达到理想控制效果。为了满足此类系统的非线性、时变性的需要，文章基于“状态空间区域划分”和“切换控制”原理设计了一种混合控制器，并应用于一种非线性系统一煤炭焦化过程的压力自动控制系统。系统的控制方案采用直接数字控制(Direct Digital Control，简称DDC)。     

超临界机组试运期间水汽品质控制的探讨

从安装、化学清洗、吹管、整套试运、凝结水精处理运行、停炉保养等方面介绍兴义电厂1号机组在试运期间对水汽品质的控制。     

Parameterization and Stabilization of the Equilibrium Points of Affine Non-linear Control Systems

The paper investigates the equilibrium points of affine non-linear control systems and constructs a scheduled control law composed of a feedforward control and a family of state feedbacks. When the design of a non-linear system is decomposed into the design of a family of linear time-invariant systems, it is required to generate parameterized linear models for the plant and to develop a scheduling scheme guaranteeing stability. To solve these difficulties, we parameterized the equilibrium points of the system by constructing a coordinate transformation into a new coordinate system with the parameter coordinates. Then, the system is represented by a parameterized family of linear models along its equilibrium manifold. With these parameterized linear families, we designed a scheduled control law with a feedforward control and local linear robust controllers so that the overall feedback stabilizes the plant about the equilibrium points. The approach is illustrated by applying it to the control of an arm-driven inverted pendulum.     

Linear Spaces of Games on the Unit Square with Pure Equilibrium Points

Automation and Remote Control - The set of all linear spaces of continuous two-person zero-sum games on the unit square with pure equilibrium points is considered. It is shown that the set contains...     

基于参数分析的蓄电池模型健康状态估计

为了及时、准确地评价蓄电池的老化水平,保证其应急放电时刻的输出性能,基于备用蓄电池组定期维护放电阶段的背景,对蓄电池健康状态(SOH)的估计方法进行研究.首先,利用仿真试验,验证了可较好反映其内部特性的二阶RC电路模型作为蓄电池模型的合理性以及模型参数辨识的准确性.然后,通过对同一型号铅酸蓄电池进行老化试验,分析蓄电池...     

Detecting and Handling Unreliable Points for Camera Parameter Estimation

The popularly used DLT method sometimes fails to give reliable camera parameter estimation. It is therefore important to detect the unreliability and provide the corresponding solutions. Based on a complete framework of invariance for six points, we construct two evaluation functions to detect the unreliability. The two evaluation functions do not involve any computations for the camera projective matrix or optical center and thus are efficient to perform the detection. Then, the guidelines corresponding to the different detection results are presented. In particular, a filtering RANSAC method to remove the detected unreliable points is provided. The filtering RANSAC proves to be successful in removing the unreliable points even if these points are of a large proportion.     

基于图像几何特征点的仿射参数估计算法研究

平移、旋转和缩放等仿射变换参数的计算是计算机视觉、目标检测和模式识别领域的关键问题.对3类典型的基于图像特征点的仿射参数计算方案进行了研究与探讨,它们分别是利用SUSAN角检测器、Harris角点检测器和尺度不变特征变换(SIFT)提取图像特征点.针对传统算法对SUSAN和Harris角点进行匹配精度过低的问题,提出了一种新的基于Zernike矩的特征点匹配算法,对匹配的特征点对利用四参数仿射模型进行参数估计和求取.在此基础上对3种方案进行了深入分析和比较,得出SIFT特征点适用范固广、精度高,是较好的仿射参数求取工具.并通过具体的配准实验结果及在图像拼接中的应用证明了算法的有效性.     

基于Matlab的AR模型参数估计

AR(自回归)模型是时域信号分析中的一种常见模型。基于Matlab用时间序列的最小二乘估计和FPE、AIC准则对AR(n)模型进行参数估计的传统方法为利用多次复杂的矩阵转换求解。在传统理论的基础上,笔者利用Matlab自有函数对AR(n)模型进行参数估计,确定出AR(n)模型的最优阶次,极大简化了原有程序,分析简单易懂,增强了参数估计结果的可操作性。     

基于EM-EKF算法的RBF-AR模型参数估计

为了利用EKF（extended Kalman filter）算法对RBF-AR（radial basis function network-based autoregressive）模型进行参数估计,重构了RBF-AR模型的网络结构,将其变换成一种新型的广义径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络.与典型三层RBF网络结构相比,该广义RBF网络增加了线性输出加权层.为了克服基于EKF神经网络学习算法由于噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题,利用EM（expectation maximization）算法对RBF-AR模型噪声协方差矩阵进行估计.同时,通过EKF滤波实时估计RBF-AR模型参数（系统状态）,EKF平滑过程得到了更加准确的期望估计.仿真结果显示,该方法用在此变形的RBF-AR模型结构中是有效的,特别在信噪比低的情况下,估计效果比SNPOM（structured nonlinear parameter optimization method）方法好,而且还能估计出噪声方差.F检验显示了两方法估计得到的标准偏差有显著性差异.     

动态视位模型及其参数估计

视觉信息可以加强人们对语音的理解,但如何在可视语音合成中生成逼真自然的口形是个复杂的问题.在深入地研究了人们说话过程中口形变化的规律后,提出了一个基于控制函数混合的动态语音视位模型.并针对汉语发音的特点给出了一种系统的从训练数据学习模型参数的方法,这比依靠主观经验人为指定模型参数更为可靠.实验结果表明,视位模型和通过训练数据学习得到的模型参数可以有效地描述汉语发音过程中口形的变化过程.     

等级反应模型中的参数估计研究

首先阐述了等级反应模型(Graded Response Model,简称GRM)的原理和算法及其在多级评分中的应用,接着对等级反应模型(GRM)的参数估计进行了一些推导.最后,阐述了等级反应模型项目参数的迭代方法及能力参数的迭代方程,同时对等级反应模型的未来发展作了一些论述.     

高斯混合模型参数估值算法的优化

EM算法是高斯混合模型参数估值的常用方法,该算法有局部收敛的特性,易造成模型的参数估计对于初值较为敏感,往往得到一个局部的最优值.为了对EM算法进行优化,文中将具有全局寻优和并行搜索特性的遗传算法与EM算法相结合,对其加以改进,并用到语音转换过程之中,最后通过仿真实验分析了算法的性能,结果表明使用优化算法得出的高斯混合模型所转换出来的语音,相对于传统EM估计算法得出的高斯混合模型所转换出来的语音,具有较小的失真测度值,证明使用该优化算法能够改善转换后的语音质量.