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工业循环冷却水系统运行状态预测是维护工业设备正常运行的重要保障。为此,提出一种基于深度卷积神经网络的智能工业循环冷却水系统运行状态预测方法。该方法根据工业循环冷却水水质特征,使用工业循环水在线仪表采集pH值、碱度、硬度、氯离子等实时数据,设计了深度卷积神经网络框架,在每层网络中加入Dropout层,以避免神经网络训练过拟合。利用某电厂的实际水质测量数据对该方法进行有效性验证,结果表明,该方法的预测结果准确率可达94%,且泛化能力良好,优于现有其他方法。 相似文献
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为了提高电厂在电网中安全、稳定和经济运行水平 ,在 1号机 DCS改造中 ,采用了新华控制工程公司的 XDPS-4 0 0分布式处理系统。介绍了该系统的配置情况及各项控制功能 ,该系统十分紧凑且具有较强的可靠性及抗干扰能力。通过光纤通信网与 DCS系统及厂级 MIS网相连 ,实现了资源共享 ,与 DCS系统共同构成了一套完整的自动化系统。 相似文献
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