電站鍋爐風(fēng)粉濃度的軟測量研究.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，有必要對電站鍋爐一次風(fēng)粉濃度進(jìn)行在線監(jiān)測。然而，長期以來，對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)粉濃度的測量方法，因此，有必要對風(fēng)粉濃度測量方法以及實現(xiàn)方法進(jìn)行研究。 近年米，軟測量技術(shù)的發(fā)展解決了許多傳統(tǒng)硬件無法監(jiān)測的過程變量，電站煤粉濃度的測量問題可望借助軟測量的方法得到更好的解決方法。本文以軟測量技術(shù)為線索，以電站風(fēng)粉濃

2、度測量為背景，解決電站風(fēng)粉濃度測量中的相關(guān)問題，本文的具體內(nèi)容如下： 1、研究和總結(jié)軟測量技術(shù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。軟測量主導(dǎo)變量的估計以輔助變量為基礎(chǔ)，而從工業(yè)現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)由于儀表本身以及環(huán)境因素的影響，不可避免會帶有測量誤差，因此軟測量建模前的首要工作是進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。對于隨機(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：對于顯著誤差，本文提出了基于主元分析(PCA)的顯著誤差檢測以及數(shù)

3、據(jù)校正的方法，并對工業(yè)現(xiàn)場中可能出現(xiàn)的幾種顯著誤差進(jìn)行了仿真實驗，證明方法有效。 2、解決了熱風(fēng)送粉方式下熱平衡法計算煤粉濃度的滯后問題，提出了基于溫度變系數(shù)動態(tài)補(bǔ)償?shù)臒崞胶馑惴?。該方法成功運(yùn)用于某熱電廠風(fēng)粉在線監(jiān)測系統(tǒng)中，運(yùn)行結(jié)果顯示此方法實時性高于普通算法。 3、通過對空氣和煤粉的兩相流理論的研究，提出了中儲式制粉系統(tǒng)通用的基于混合前后動壓測量的煤粉濃度監(jiān)測方法，并依托上述項目進(jìn)行了現(xiàn)場實驗。通過對大量采集數(shù)據(jù)的統(tǒng)計

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)的軟測量模型進(jìn)行比較，