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循环流化床锅炉灰循环系统控制优化研究

循环流化床锅炉灰循环系统控制优化研究

作者：高明帅华北电力大学（北京）

学位级别：硕士

灰循环系统是循环流化床锅炉独具特色的系统,本文对灰循环系统的工作过程进行了详细的分析,系统回料量多少对循环流化床锅炉的床温稳定有重要的作用。通过改变回料量来控制床温,床温升高时可增加回料量来维持床温不变,反之亦然。回料量... 详细信息

灰循环系统是循环流化床锅炉独具特色的系统,本文对灰循环系统的工作过程进行了详细的分析,系统回料量多少对循环流化床锅炉的床温稳定有重要的作用。通过改变回料量来控制床温,床温升高时可增加回料量来维持床温不变,反之亦然。回料量在实际运行无法直接获取,但根据以前的研究可得回料量随着回料风的增加而增加,本文通过改变回料风大小,及时调整回料量来平衡扰动所引起的床温波动,减少系统延迟,实现灰循环系统的优化。循环流化床锅炉是一个分布参数多、非线性、时变、大延迟、多变量耦合紧密的控制对象,很难得到精确的数学模型,采用常规的控制方法很难达到理想的控制效果。而模糊神经网络控制综合了模糊控制和神经网络二者的优点,使模糊控制具备学习功能;使神经网络具备处理模糊信息功能,进行判断和决策。本文在模糊神经网络中加入了补偿算法,并采用白马电厂的数据对网络进行训练,所得出效果比常规模糊神经网络更佳。本文建立了具有补偿算法的模糊神经网络回料控制系统,选取锅炉床温变化及变化率作为输入,回料风作为输出。然后搭建了simulink模型进行仿真,并与常规PID控制进行对比,证实了补偿模糊神经网络对灰循环系统的控制优化有重要意义。

关键词：循环流化床回料阀灰循环系统补偿模糊神经网络

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磷尾矿充填体中有害元素的溶出行为研究

磷尾矿充填体中有害元素的溶出行为研究

作者：杨丽贵州大学

学位级别：硕士

近年来,尾矿充填法作为一种高效、安全的开采方法被许多矿山应用,为了考察磷尾矿充填体填充到井下后对井下环境的污染情况,本文以贵州某磷矿尾矿为骨料制作充填体,对充填体进行有害元素的溶出试验。结合充填原料磷尾矿、粉煤灰和水泥性... 详细信息

近年来,尾矿充填法作为一种高效、安全的开采方法被许多矿山应用,为了考察磷尾矿充填体填充到井下后对井下环境的污染情况,本文以贵州某磷矿尾矿为骨料制作充填体,对充填体进行有害元素的溶出试验。结合充填原料磷尾矿、粉煤灰和水泥性质分析的结果,选取总硬度、硫酸盐、氟化物、总磷和Fe作为溶出试验指标,通过对磷尾矿及充填体的静态浸泡试验,得出磷尾矿和磷尾矿充填体各元素的溶出规律相似,具体结果如下:(1)随时间的增加、温度的升高和液固比的降低,充填体及磷尾矿中总硬度、硫酸盐、总磷和氟化物的溶出浓度呈上升趋势。在浸泡前10天各溶出浓度快速增加,随后各溶出浓度增加逐渐缓慢,30天后各溶出浓度基本趋于平稳。(2)随着pH值的降低,总硬度、硫酸盐、总磷的溶出浓度呈上升趋势,在pH值低于3时,总硬度、硫酸盐、总磷的溶出浓度增高趋势明显。而氟化物的溶出浓度则随pH值的升高而增加。(3)改变浸泡时间、液固比及温度,Fe的溶出规律不明显,但当浸泡液pH值为2时,Fe的溶出浓度增高趋势明显,说明pH值较低的条件利于Fe溶出。(4)对比磷尾矿和磷尾矿充填体溶出试验数据,结果表明,充填体中总磷和氟化物的溶出浓度低于磷尾矿总磷和氟化物的溶出浓度,而充填体中硫酸盐的溶出浓度高于磷尾矿硫酸盐的溶出浓度。为考察浸泡温度、液固比、pH值、时间4种因素对充填体总硬度、硫酸盐、总磷和氟化物溶出浓度的整体影响程度,设计正交试验,选取内梅罗指数作为试验考察指标,试验结果表明,对溶出浓度影响最大的因素为液固比,其次为pH、时间和温度。以国家地下水质量标准为评价标准,采用模糊综合评价法对充填体泌水的9项因子进行评价,评价表明,充填体泌水对于地下水属于V类污染,对地下水的污染程度严重,主要污染因子为总硬度、硫酸盐和氟化物。将充填体的溶出试验数据作为训练样本,借助MATLAB补偿模糊神经网络工具箱,对总硬度、硫酸盐、总磷和氟化物的溶出浓度建立4个预测模型。对建立的模型进行检验得出,建立的补偿模糊神经网络模型预测数据与实测数据基本一致,具有一定的可行性。

关键词：磷尾矿充填体溶出行为泌水模糊综合评价补偿模糊神经网络

基于卡口系统的路段旅行时间预测及系统原型设计

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基于卡口系统的路段旅行时间预测及系统原型设计

作者：刘家东山东大学

学位级别：硕士

近年来,城市道路交通压力不断膨胀、网路交通需求急剧增长,使得城市道路拥堵也日益加剧,时有伴随局部交通瘫痪等问题。交通拥堵不仅给出行者造成时间延误和经济损失,还给整个社会造成了潜在的交通风险、能源损失、以及环境污染,严重影... 详细信息

近年来,城市道路交通压力不断膨胀、网路交通需求急剧增长,使得城市道路拥堵也日益加剧,时有伴随局部交通瘫痪等问题。交通拥堵不仅给出行者造成时间延误和经济损失,还给整个社会造成了潜在的交通风险、能源损失、以及环境污染,严重影响了城市和城市交通的发展。智能交通系统的出现为缓解或解决这一城市痼疾提供了新方法和思路。而作为其重要构成部分之一,城市路段旅行时间预测,是交通规划、交通运营与管理、交通态势监控、交通诱导、交通事件处置和出行信息服务等一系列举措的核心基础问题之一。该论文通过查阅国内外相关文献和研究成果,总结现有方法的优缺点,从交通系统的特点出发,对城市路段旅行时间预测方法展开研究,为交通管理者和驾驶员提供数据支撑和决策依据。首先,分析了当前交通信息采集技术原理及优缺点,研究了使用卡口系统数据的原因,介绍了其采集的数据特点。以此数据为基础,分析了错误数据和缺失数据出现的原因,提出了相应的处理和修复方法,进而得出了旅行时间估计值。然后,以济南市经十路采集的真实数据为例,研究了旅行时间工作日和非工作日同时段具有较大差异、全天具有显著早晚高峰、以及工作日同时段具有相似性及波动性等特征,基于该类特性,对原有模糊神经网络进行了改进,构筑了稳定性和容错性更强的补偿模糊神经网络预测模型。利用济南市卡口系统实际采集的数据,对比分析了各种预测模型,结果证明：在1.7km的城市路段中,补偿模糊神经预测模型平均预测误差均小于0.4min,相对预测误差小于30%的概率均超过了97%,在准确性和可靠性方面,均优于BP神经网络和卡尔曼滤波算法。最后,设计了旅行时间预测系统原型。整个原型系统包括数据采集与存储层、数据处理层、功能管理层和用户交互层,并给出了实现流程和各层功能模块。

关键词：卡口系统旅行时间估计旅行时间预测补偿模糊神经网络系统原型设计

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火电厂锅炉主蒸汽温度智能控制的研究

火电厂锅炉主蒸汽温度智能控制的研究

作者：赵伟杰华北理工大学

学位级别：硕士

目前,在火力发电中,过热蒸汽温度是发电过程中十分重要的监测和控制参数之一。如果主蒸汽温度不合适,将会直接影响发电机组安全、经济运行。因此,通常需要将过热蒸汽温度控制在给定值附近。一直以来,火电厂的锅炉过热蒸汽温度控制是整... 详细信息

目前,在火力发电中,过热蒸汽温度是发电过程中十分重要的监测和控制参数之一。如果主蒸汽温度不合适,将会直接影响发电机组安全、经济运行。因此,通常需要将过热蒸汽温度控制在给定值附近。一直以来,火电厂的锅炉过热蒸汽温度控制是整个系统中的重难点,主要原因有:第一,被控对象具有延迟性,并且延迟会随着发电机组容量增大而加大,这就使得反馈控制作用不能及时调节;第二,在实际的生产过程中,随着时间的推移,机组的运行工况是不断变化的,这就使得被控对象的动态特性也不断变化,即它的数学传递函数模型不断变化,从而使得传统控制器的控制效果很不理想;此外,被控对象又含有非线性,这使得温度控制变得更为复杂。针对过热蒸汽温度这种具有大惯性、大延迟等特性的复杂对象,在研究了传统控制方法的基础之上,提出了一些智能控制策略。采用模糊控制方法,在难以获取被控对象精确的数学模型时,也能取得较好的控制效果;应用人工神经网络控制技术,解决了对时变、非线性被控对象的有效控制;模糊神经网络,通过信息融合技术将人工神经网络和模糊逻辑进行融合,是一种先进的控制手段,根据神经网络的自学习功能实现对模糊逻辑推理规则以及参数的优化,进而实现对主蒸汽温度的有效控制。并在此基础上加入了补偿部分,完善了模糊神经网络控制器。最后利用Matlab进行了仿真实验,结果表明补偿模糊神经网络控制具有相对更好的控制品质。

关键词：主蒸汽温度模糊神经网络补偿模糊神经网络 Matlab

石油开采高压注汽燃煤锅炉控制仿真与监控系统设计

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石油开采高压注汽燃煤锅炉控制仿真与监控系统设计

作者：才影东北大学

学位级别：硕士

石油开采需要在重油层中注入适当干度的高压蒸汽进行原油开采,生产高压蒸汽的注汽锅炉一般采用原油或天然气作为燃料,但是以原油和天然气为燃料成本比较高,所以很多油田都采用以煤代油的方式,开发了不同种类的燃煤锅炉生产高压蒸汽,进... 详细信息

石油开采需要在重油层中注入适当干度的高压蒸汽进行原油开采,生产高压蒸汽的注汽锅炉一般采用原油或天然气作为燃料,但是以原油和天然气为燃料成本比较高,所以很多油田都采用以煤代油的方式,开发了不同种类的燃煤锅炉生产高压蒸汽,进而降低成本。燃煤锅炉数量在国内工业锅炉仍然占有很大的比例。锅炉燃烧具有非线性、参数不稳定、难以建立精确数学模型的特性,从而导致锅炉燃烧过程控制困难,效率较低,造成很大的能源浪费。因此,提高锅炉燃烧效率问题一直被工程技术人员和学者们关注。针对燃煤锅炉控制中的诸多不确定因素,采用传统的PID控制,效果不佳。寻求一种新的控制方法是十分必要的。本文对燃煤锅炉的控制系统进行了研究,将锅炉的控制系统解耦合成三个控制回路,即汽包水位控制回路、蒸汽压力控制回路和炉膛负压控制回路。并结合了模糊控制理论和神经网络理论,提出了带补偿的模糊神经网络的算法,对这三个控制回路进行了补偿模糊神经网络控制器设计。并应用MATLAB对各个控制回路进行仿真研究,同时,对三个控制回路也采用了传统的PID控制方法对系统进行了仿真,证实了补偿模糊神经网络算法的优越性。燃煤锅炉的监控系统采用上、下位机分层结构,上位机采用工控机,供工程师、厂长观察监控锅炉运行状况,下位机采用PLC实现现场实时数据采集,编程软件采用组态软件WinCC(windows control center),并采用Delphi扩展了数据归档、查询和打印功能,对锅炉重要参数实行在线监控,实现良好的人机交互界面,便于浏览锅炉运行,还设计了锅炉监控系统的硬件。本文所研究带补偿的模糊神经网络算法,通过对锅炉各控制环节的仿真比较得知,带补偿模糊神经网络控制器克服了常规PID控制器的缺点,使控制系统具有较强的鲁棒性和自适应性,学习速度快,适于在线学习控制,适用于锅炉控制系统。

关键词：汽包水位蒸汽压力炉膛负压补偿模糊神经网络锅炉监控系统

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基于多目标组合的项目执行度研究

基于多目标组合的项目执行度研究

作者：刘磊山东科技大学

学位级别：硕士

本文通过介绍项目执行力与项目执行度的概念与特征，详细论述了项目执行力与项目执行度的六个影响因素，构建项目执行度的评价体系。项目执行的六个影响因素包括：项目计划的可操作性、项目管理人员的执行意识、项目管理人员执行素质和... 详细信息

本文通过介绍项目执行力与项目执行度的概念与特征，详细论述了项目执行力与项目执行度的六个影响因素，构建项目执行度的评价体系。项目执行的六个影响因素包括：项目计划的可操作性、项目管理人员的执行意识、项目管理人员执行素质和能力、有效的执行机制、项目经理素质和项目执行团队。项目执行的评价包括执行要素的评价和执行效果的评价。项目执行度的影响因素包括工期的控制、费用的控制、质量的控制、资源因素组合的控制、项目执行团队的控制和项目组织结构的控制。在给各因素的影响程度分配权重之后，得出项目执行度的四个主要影响因素为：项目的工期、项目的费用、项目的质量指数和项目资源组合优化指数。同时应用多目标组合理论对资源组合优化指数进行定量的计算，最后代入补偿模糊神经网络模型，得出项目执行度的评价值，与项目执行度的评价标准进行衡量，得出项目执行力的定量数值。项目执行度是对项目执行团队执行力的整体评价，也是对以项目经理为核心的项目团队的评价。由于现代项目管理逐步向单位资质和个人资质相结合的方法过渡，逐步推行项目经理制度，因此对项目经理的团队评价便显得尤为重要。

关键词：项目执行力项目执行度多目标组合补偿模糊神经网络

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全数字超音频感应加热电源的研究

全数字超音频感应加热电源的研究

作者：张萌河北工业大学

学位级别：硕士

随着电力电子技术的不断发展和感应加热技术的不断成熟，以及加热工艺对感应加热电源要求的不断提升，感应加热电源正朝着功率容量更大、频率更高的方向发展。深入研究感应加热电源，有助于推动我国装备制造业和相关产业的发展，对于推... 详细信息

随着电力电子技术的不断发展和感应加热技术的不断成熟，以及加热工艺对感应加热电源要求的不断提升，感应加热电源正朝着功率容量更大、频率更高的方向发展。深入研究感应加热电源，有助于推动我国装备制造业和相关产业的发展，对于推进新型工业化跨越式发展具有重要的意义。本课题在分析感应加热电源原理和结构的基础上，设计基于IGBT的超音频感应加热电源系统，包括整流环节、调功环节、逆变环节以及谐振负载环节。整流环节采用三相全桥可控整流电路，逆变环节选用并联谐振逆变器。负载的功率输出控制是超音频感应加热电源重要的控制环节，由于超音频感应加热电源系统模型的复杂性以及实际生产过程中负载端引入的干扰等因素，使得传统的PID算法难以达到对系统功率输出控制的精确性以及抗干扰性的要求。本课题采用补偿模糊神经网络控制器对感应加热电源功率输出控制进行了仿真，仿真结果表明，与传统的PID算法比较，此种补偿模糊神经网络控制算法不仅具有良好的动态特性，而且能有效消除系统稳态误差,提高模糊控制器的控制精度，增强系统的抗干扰能力。基于以上研究基础，本课题还进行了硬件电路与软件编程的设计和实现。系统设计以TI公司的DSP（TMS320F28335）为主控芯片，实现全数字锁相环对工作频率的跟踪以及过流过压故障的保护。经过对各部分功能的分别实验验证，给出实验结果，并对结果进行分析，验证了本课题设计的理论正确性和控制方案的可行性。

关键词：超音频并联谐振 DSP 全数字锁相环补偿模糊神经网络

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埋地钢质管道非开挖检测技术研究

埋地钢质管道非开挖检测技术研究

作者：秦硕贵州大学

学位级别：硕士

目前石油和天然气已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,从而地下管道建设也越来越密集。在给人们带来便利的同时,管道由于在役时间长,外防腐层可能会由于各种原因而产生缺陷和破损,甚至发生泄漏,长此以往会给管道安全、高效、持续... 详细信息

目前石油和天然气已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,从而地下管道建设也越来越密集。在给人们带来便利的同时,管道由于在役时间长,外防腐层可能会由于各种原因而产生缺陷和破损,甚至发生泄漏,长此以往会给管道安全、高效、持续的运输带来不利的后果,严重的则会发生爆炸事故,同时会造成巨大的环境破坏。非开挖检测技术是目前地下管线检测常用的检测手段,针对埋地管道是否腐蚀、泄漏并确定泄漏点位置的检测。本文首先采用ANSYS有限元仿真和补偿模糊神经网络相结合使用的方法对埋地管道进行了非开挖仿真还原;然后对埋地钢质管道防腐层存在破损时进行现场检测,分析破损点检测信号与破损点大小以及位置的关系;最终设计了一款埋地钢质管道非开挖检测小车,包括硬件以及软件系统通信的设计,并对其进行了现场实验验证,证明该小车具有实用性、可操作性以及高效性。其主要内容如下:1、使用ANSYS有限元分析软件建立埋地钢质管道模型,并模拟计算管道在不同影响因素下的电势峰值和电势平均值,构建6输入1输出的补偿模糊神经网络模型。然后利用MATLAB软件编程对模型中的数据训练使网络的输出误差最小并进行性能验证,形成三维还原数据库。采用非线性插值的方法输入6因素计算输出破损半径,再结合ANSYS软件构造破损管道模型。结论如下:经过两种标准化方法的比较分析,在补偿模糊神经网络对数据对进行训练时,采用xmax/标准化方法对数据的收敛更为有效;采用补偿模糊神经网络训练,其他参数一定时,初始输入隶属函数宽度对训练误差存在着一定的影响并最终确定当其值为0.1时更有利于数据的收敛,而初始输出隶属函数宽度对网络数据的收敛没有十分明显的影响;通过正交试验的方法确定了补偿模糊神经网络的最优参数,使其对数据对的训练误差影响降到最低,并对其进行了性能验证,结果显示输出结果良好,同时经现场测试验证通过此种方法对管道进行还原是可行的。2、通过在实验室中建立缩小的埋设地下钢质管道模型,研究当给其输入直流电信号时,在管道防腐层存在破损时上方的土壤表面所检测到的信号变化。结论如下:当管道防腐层存在不同面积破损时,管道破损点正上方的地表电位大于其他位置的电位,且破损面积越大,曲线的峰值越大,影响的范围也越大;管道防腐层存在破损时的地表电位均大于管道无破损时的地表电位;在管道防腐层破损点处为中心,其两侧的地表电位基本符合等距离等电位分布;当土壤电阻率不同时,电阻率越大则管道上方的地表电位越大,在误差允许的范围内,在管道防腐层破损点处为中心,其地表电位也基本符合等距离等电位分布;当管道防腐层破损位置不同时,破损点造成地表电位突变的影响为上方>左方=右方>下方。3、对埋地钢质管道非开挖检测小车进行了构思与设计,主要包括对电磁检测模块、自动控制系统、数据采集模块以及上位机通讯处理系统进行了设计及选型,并通过现场实验证明了此设计的埋地钢质管道非开挖检测小车的实用性、便捷性和高效性。

关键词：埋地钢质管道 ANSYS 补偿模糊神经网络非开挖检测电磁检测

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柴油机燃油喷射系统故障诊断研究

内燃机车 2009年第6期 9-12页

作者：严莉姚竹亭中北大学山西太原030051

柴油机喷油器故障直接影响到燃油的喷射质量,导致燃烧过程恶化,影响柴油机的性能指标。常规的模糊神经网络中,模糊运算往往采用静态的、局部优化运算方法,往往存在技术上的难点,为此提出了一种基于补偿模糊神经网络的智能诊断系统。该... 详细信息

柴油机喷油器故障直接影响到燃油的喷射质量,导致燃烧过程恶化,影响柴油机的性能指标。常规的模糊神经网络中,模糊运算往往采用静态的、局部优化运算方法,往往存在技术上的难点,为此提出了一种基于补偿模糊神经网络的智能诊断系统。该系统将神经网络和补偿模糊逻辑相结合,采用动态、全局优化的运算,充分利用了相互间的优点,使网络更适应、更优化,加快训练速度。运用到柴油机燃油喷射系统故障中,取得了较好的效果。

关键词：柴油机燃油喷射系统补偿模糊神经网络故障诊断