電站鍋爐風(fēng)粉濃度的軟測(cè)量研究.pdf

1、電站鍋爐入爐風(fēng)煤比以及各送粉管道的風(fēng)粉均衡分配直接影響到鍋爐的經(jīng)濟(jì)安全燃燒，因此，有必要對(duì)電站鍋爐一次風(fēng)粉濃度進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)。然而，長(zhǎng)期以來(lái)，對(duì)于不同形式的制粉系統(tǒng)，由于兩相流的復(fù)雜性，一直缺乏可靠的風(fēng)粉濃度的測(cè)量方法，因此，有必要對(duì)風(fēng)粉濃度測(cè)量方法以及實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行研究。 近年米，軟測(cè)量技術(shù)的發(fā)展解決了許多傳統(tǒng)硬件無(wú)法監(jiān)測(cè)的過程變量，電站煤粉濃度的測(cè)量問題可望借助軟測(cè)量的方法得到更好的解決方法。本文以軟測(cè)量技術(shù)為線索，以電站風(fēng)粉濃

2、度測(cè)量為背景，解決電站風(fēng)粉濃度測(cè)量中的相關(guān)問題，本文的具體內(nèi)容如下： 1、研究和總結(jié)軟測(cè)量技術(shù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。軟測(cè)量主導(dǎo)變量的估計(jì)以輔助變量為基礎(chǔ)，而從工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)由于儀表本身以及環(huán)境因素的影響，不可避免會(huì)帶有測(cè)量誤差，因此軟測(cè)量建模前的首要工作是進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)于隨機(jī)誤著，本文提出了基于數(shù)字濾波的方法減小隨機(jī)干擾，并提出了將多種濾波算法相結(jié)合的方法：對(duì)于顯著誤差，本文提出了基于主元分析(PCA)的顯著誤差檢測(cè)以及數(shù)

3、據(jù)校正的方法，并對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)中可能出現(xiàn)的幾種顯著誤差進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，證明方法有效。 2、解決了熱風(fēng)送粉方式下熱平衡法計(jì)算煤粉濃度的滯后問題，提出了基于溫度變系數(shù)動(dòng)態(tài)補(bǔ)償?shù)臒崞胶馑惴āＴ摲椒ǔ晒\(yùn)用于某熱電廠風(fēng)粉在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，運(yùn)行結(jié)果顯示此方法實(shí)時(shí)性高于普通算法。 3、通過對(duì)空氣和煤粉的兩相流理論的研究，提出了中儲(chǔ)式制粉系統(tǒng)通用的基于混合前后動(dòng)壓測(cè)量的煤粉濃度監(jiān)測(cè)方法，并依托上述項(xiàng)目進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)。通過對(duì)大量采集數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)

4、分析，利用機(jī)理與回歸相結(jié)合的方法，得出算法模型，并應(yīng)用于風(fēng)粉在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該方法取得了令人鼓舞的結(jié)論。 4、作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法，支持向量機(jī)能夠解決困擾很多學(xué)習(xí)方法的小樣本、過學(xué)習(xí)、高維數(shù)、局部最小等問題，并且具有很強(qiáng)的泛化能力。本論文將支持向量機(jī)理論運(yùn)用于軟測(cè)量的建模中，詳細(xì)介紹了支持向量機(jī)的相關(guān)理論基礎(chǔ)，并利用支持向量回歸機(jī)原理建立了風(fēng)粉軟測(cè)量模型。在仿真中，本文將該方法與廣泛運(yùn)用的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量模型進(jìn)行比較，