基于烟气氧含量软测量的锅炉在线燃烧优化

尾部烟气氯含量的准确测量对提高锅炉燃烧的经济性有重要意义。本文把软测量技术应用于思部烟气氯含量的测量，主要通过机理分析建立了氯量软测量模型，仿真验证表明建立的氯量软测量模型能够较好的反映实际氯量的变化，同时提出了一种基于锅炉负荷调整烟气氯含量设定值，再进行风煤比寻优的电站锅炉在线燃烧优化方案，达到了节煤降耗的目的。     

电站锅炉烟气量在线软测量方法

针对电站锅炉的烟气流量难于测量问题,提出了一种基于易测参数的在线软测量模型,并以管式空气预热器作为监测对象,给出了具有通用性的模型计算方法.利用工控机与IDCB-893相结合的分布式计算机数据采集方法,实现了在线监测过程的工程应用.     

基于频域融合的氧量软测量

本文提出将给煤量信号和DEB热量信号组成一个信息融合对,通过构造互补FRF对进行频域信息融合,解决了热量信号测量快速性和淮确性的矛盾,得到性能优良的煤粉低位发热量修正信号,提高了氧量软测量的准确性和快速性。通过仿真对比,改进的氧量软测量模型能够更好的反映实际氧量的变化。     

锅炉燃烧系统的模糊自寻优控制

根据锅炉燃烧过程中节能和环保要求,文中介绍了一种采用热量为寻优指标变步长的风煤比自寻优控制算法,给出了利用被控时象极值特性的模糊控制策略的寻优原理和实施方法.仿真实验和现场运行表明:该方法的适应性和鲁棒性较强,保证了锅炉在不同工况下的经济燃烧,提高了锅炉的燃烧效率.     

电站锅炉省煤器积灰状态在线软测量方法

提出了在线监测电站锅炉省煤器积灰的计算机实现方案。监测模型利用对进出口烟气温度、省煤器管壁温度和烟气速度等易测参数的测量，配合先进的计算机数据采集技术可实现对电站锅炉省煤器积灰情况的在线监测，并依此指导吹灰操作，实现优化运行。     

基于软测量技术的在线浓度检测仪

在化工生产中，在线浓度分析检测既是生产结果的初步检验，又是控制生产操作的主要依据。但这在我国长期以来是弱项，少数大企业采用昂贵的进口在线工业色谱仪或借助一些电导类、超声波类的浓度仪。前者成本高、实时性差，后者适用物料品种少、误差大，有很大局限性。多数企业采用离线的化验室取样化验或色谱分析，加以人工测比重，估计浓度的土办法，     

基于神经网络的动态系统软测量

简要叙述了基于神经网络软测量的主要技术方法,针对当前软测量过程中所存在的一些问题,对随机学习方法(RAW)的性能作了比较分析.通过对一个典型动态过程对象的仿真,表明该学习方法的有效性以及工业应用的实用性.     

软测量技术和约束控制在精馏塔优化控制中的应用

该文对过程控制中的软测量技术进行了论述,详细阐述了基于多元化逐步回归分析软测量模型的建立,并提出避免约束边界上跳变,保证测量值尽量往中心给定值靠近的方法。软测量技术和约束控制已成功应用于丁二烯精馏塔优化控制中。     

液压系统油液有效体积模量的在线软测量

液压油的有效体积模量不仅是影响液压控制系统性能的重要参数,也是反映液压设备运行状态的特征参数.以液压油有效体积模量的在线监测为研究目的,利用瞬变流理论和气液两相流理论,在频域内建立液压系统管路中油液的固有频率、压力、气泡体积分数与有效体积模量关系的软测量模型,并对其进行数值仿真分析.该模型应用的关键问题是如何在线测量油液的同有频率,可行的解决方案是在液压动力系统选定的两个油液压力波动监测点安装压电式压力传感器,通过在线激励动态测量油液的压力频率响应函数,从而识别油液的固有频率.在液压动力系统多源诊断信息获取试验装置上对该模型进行试验验证.研究结果表明,该模型可以方便、有效地用于液压油的有效体积模量在线监测.     

基于神经网络的软测量模型及应用

本文提出了一种新的基于神经网络软测量模型及算法,为复杂测量系统中软测量建模提供了一种有效的途径。应用结果表明采用该算法可获得较高的测量精度。     

微机控制技术在小型电站链条锅炉中的应用

介绍我公司应用大连海运学院研制的一种链条锅炉控制系统，该系统具有运行安全可靠、节省用煤、节省劳动力的特点。     

电站锅炉燃烧系统案例推理自适应寻优方法及应用研究

以提升火电机组调峰调频灵活性,促进可再生能源消纳为目标,针对某火电机组运行过程中燃烧稳定性、经济性等问题展开研究。采用自适应遗传算法优化核函数参数和正规化参数,建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)锅炉燃烧过程模型。在建立模型的基础上,采用自适应遗传算法离线建立优化案例库。进而从便于工程应用角度提出一种基于案例推理(CBR)寻优方法,结合主、客观因素利用遗传算法优化案例推理特征权重,提高了检索精度,并自适应地从庞大的案例库中检索出与目标案例相匹配的案例。应用CBR自适应寻优算法,在保证机组稳定燃烧的同时,兼顾锅炉燃烧效率和NO_x排放浓度,合理给出二、三次风门挡板开度指令及氧量定值,实现锅炉稳定经济燃烧。将系统整体运用到某350 MW燃煤发电机组,简化了优化计算的过程,寻优时间短,稳定性高,适合在线实时寻优。     

神经网络在锅炉燃烧控制中的应用

锅炉燃烧过程的控制是火电厂最重要的过程控制。本文在采用MPIDNN神经网络控制方案基础上,以现场运行数据为依据,在不同负荷下,利用了MATLAB软件对锅炉燃烧系统进行仿真研究。经过建模仿真得出的数据综合分析,结果表明,MPIDNN神经网络在锅炉燃烧系统应用上有一定价值。     

锁相技术在电站锅炉烟尘浊度分析仪上的应用

介绍了锁相技术的工作原理和锁相环路的组成，以及锁相技术在电站锅炉在线烟尘检测仪器上的应用。重点分析了电路设计。     

工业锅炉燃烧系统的分级智能控制

针对工业锅炉燃烧过程的复杂性和控制难点，提出采用分层递阶智能控制方案，以实现燃烧系统长期自动、稳定优化运行。     

蒸汽电站用大型锅炉给水泵可靠性设计的几点建议

介绍了电站循环的几种形式，论述了给水泵设计中可靠性与效率等关系，对泵的可靠性设计提出几点建议。     

锅炉的强化燃烧

分析锅炉的燃烧,阐释强化燃烧的原理,说明提高燃烧的效率的方法。     

电站锅炉温度／压力监测系统设计

电站锅炉是一种直接受火焰加热的高温高压的特种设备，具有泄漏和爆炸的潜在危险，通过检测主蒸汽管道内的温度和压力并使其处于正常范围是保证电站锅炉正常运行的有效措施。介绍一个以AT89C51单片机为核心的电站锅炉温度和压力的检测控制系统，并采用广州致远公司的Tkstudy ICE软件进行了仿真调试。     

基于大数据驱动案例匹配的电站锅炉燃烧优化*

电站锅炉燃烧是一个复杂的多相反应过程。针对基于计算智能的燃烧优化算法复杂度高、难以进行实时在线优化的问题,同时考虑提高锅炉效率与降低污染物排放的双重要求,提出了基于数据驱动案例匹配的电站锅炉燃烧优化方法。依托电厂的SIS大数据库,利用数据挖掘技术进行深层次的分析,离线建立燃烧案例库。在线优化时,基于机组DCS中的实时运行数据进行当前工况计算,基于案例库进行案例工况匹配,进而得到适于当前工况运行的最优参数值。对某机组的优化计算结果表明,基于数据驱动案例匹配的锅炉燃烧优化系统算法复杂度低、稳定性高,是一种相对简单、有效而实用的电站锅炉燃烧优化方法。