基于煤粉细度反馈控制的制粉系统优化

利用最小二乘支持向量机分别建立了中间储仓式制粉系统的制粉单耗和煤粉细度模型,采用混合遗传算法对制粉单耗模型进行寻优,以获得不同工况下制粉单耗最小的运行参数,然后利用煤粉细度模型对优化后的运行参数进行煤粉细度预测,根据预测出的煤粉细度是否在给定范围内来反馈控制制粉单耗的优化.对某电厂的50MW机组进行现场热态试验,结果表明这种基于煤粉细度反馈控制的制粉优化控制系统具有较高的可靠性和实用性,可以指导运行人员进行制粉系统的优化调整,从而提高机组运行的安全性和经济性.     

基于改进的GA-LSSVM的软测量建模方法

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线测量的问题,提出了一种改进的最小二乘支持向量机(IGA-LSSVM)的软测量建模方法.该方法采用核独立分量分析(KICA)对高维数据进行特征提取,利用改进的最小二乘支持向量机进行建模.该方法既利用了最小二乘支持向量机求解速度快的特点,又利用了自适应遗传算法强大的全局搜索能力,增强了模型的自适应性.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,基于IGA-LSSVM方法建立的软测量模型具有较高的预测精度和泛化能力.     

基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.     

球磨机制粉过程煤粉粒度FCM-SVRs软测量建模

根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)算法的煤粉粒度多最小二乘支持向量机回归(MLS-SVRs)软测量模型.采用变长度染色体的遗传算法同时优化模糊聚类数和聚类中心,每种聚类子集用LS-SVRs进行局部模型的建立和训练,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后软测量结果.仿真结果表明该软测量模型具有更好的泛化结果和预测精度,可以满足煤粉制备过程实时控制的在线软测量要求.     

GA-BP网络在谷氨酸菌体浓度软测量中的应用

针对菌体细胞浓度是影响谷氨酸发酵过程重要的生物参数,而其在线实时检测难以实现的状况,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法(GA-BP网络)对其进行软测量。通过对谷氨酸生产工艺过程的分析,找到影响菌体细胞浓度的过程参数,从现场历史数据中选取样本,建立软测量模型。仿真结果表明:新方法可以避免单独使用BP网络陷入局部最小的问题,能加快全局收敛速度,对谷氨酸发酵过程菌体浓度的软测量效果更好。     

基于最小二乘支持向量机的水泥粒度软测量

采用最小二乘支持向量机的方法,利用现场测量的数据,建立水泥粒度软测量模型;通过交叉验证方法优化参数,并用仿真实验验证了该方法的有效性,解决了非线性、小样本、高维数等常规测量方法难以实现的问题,实现了水泥粒度的在线测量。     

基于支持向量机的软测量建模方法的应用

利用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法,通过工业现场数据来对丁二烯精馏装置建立软测量模型.对于该软测量模型,支持向量机方法比BP神经网络方法具有更好的泛化能力.研究结果表明,基于最小二乘的支持向量机建模方法是一种有效的软测量建模方法.     

火电厂煤粉浓度软测量中数据校正技术

对火电厂煤粉浓度软测量中数据校正技术进行了分析,阐述了几种常用的数字滤波方法减小随机误差的影响,根据制粉系统测量量的特点,给出温度、压力信号滤波的具体方法.依据主元模型,对存在显著误差的"坏数据"进行校正,并通过仿真研究,表明算法的有效性.     

基于减法聚类产生具有优化规则的模糊神经网络及其软测量建模

提出了一种通过调整减法聚类半径优选模糊规则的软测量建模方法。首先用减法聚类建立T—S模糊模型,然后通过调整聚类半径优选模糊规则数,以取得具有良好泛化性能的模型,之后利用梯度下降混合最小二乘算法精调参数。最后用该方法对初馏塔石脑油干点进行软测量建模,结果表明能较快确定优化模型,并能满足软测量建模精度要求。     

基于PSO优化LS-SVM的木材含水率软测量建模

木材含水率是木材干燥过程中重要的技术指标。针对木材干燥过程具有强耦合、大滞后、非线性的特点以及木材含水率检测存在的问题,提出一种软测量方法。利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对非线性系统时间序列数据进行学习,建立被控对象的软测量模型,同时通过粒子群优化(PSO)算法对LS-SVM的惩罚因子和核函数参数进行滚动优化,提高软测量模型的预测精度。将木材干燥窑内的温度、湿度以及木材含水率作为样本数据,通过PSO优化的LS-SVM方法建立木材含水率的软测量模型,进而利用该模型实现对目标检测点木材含水率的软测量。仿真结果表明,PSO-LSSVM软测量模型预测精度高,泛化能力强,满足木材干燥控制系统的实际测量要求。     

攀钢高炉喷吹煤粉燃烧过程

通过两段卧式燃烧炉模拟攀钢高炉风口燃烧条件,进行了煤粉燃烧过程的研究,考察了煤粉的配比、富氧率、热风温、喷煤量以及煤的粒度等因素对煤粉燃烧过程的影响。     

水平管段高压超浓相煤粉输送特性的数值模拟

在充分考虑气固两相相互作用的基础上,利用修正后的κ-ε湍流模型对以CO2为输送介质的高压超浓相煤粉气力输送进行了数值模拟.对于固相体积分数高达25％的高压超浓相煤粉气力输送,采用该模型模拟一体化管道(垂直管、弯管、水平管连接在一起),获得了水平管段中不同粒径的颗粒在截面上的速度分布、浓度分布,以及不同表观气速下水平管段中固相的径向浓度分布.模拟结果表明,在相同的输送条件下,大粒径煤粉的速度较低,更容易在水平管道沉积;煤粉粒径相同时,表观气速较大的颗粒在沉积区的浓度分布较小.将模拟结果与相同试验条件下的水平管电容层析成像(ECT)结果进行了对比,验证了本文模拟结果的正确性.     

高炉三维气固湍流和煤粉燃烧过程数值模拟

基于欧拉气相方程组、欧拉颗粒连续方程和动量方程以及拉氏颗粒能量和质量变化方程,建立并发展了高炉风口回旋区湍流气固两相流动和煤粉燃烧的三维数学模型.用所建模型分别对冷态模型内气固两相流动和某企业750 m3高炉风口回旋区内的气固两相三维流动与煤粉燃烧进行了数值模拟.采用三维激光相位多普勒分析仪(PDA)对冷态模型内气固两相流场进行了测量,实验结果与冷态两相流动的模拟结果基本一致.热态模拟结果给出了气相温度和组分浓度分布,模拟结果与实验测量结果较吻合,揭示了风口回旋区内气固两相流动和煤粉燃烧的基本性质和特点.     

超细煤粉燃烧NOx析出特性试验

对超细煤粉在一维热态煤粉炉内燃烧时煤粉粒径、炉膛温度、过量空气系数及煤种等因素对NOx释放特性的影响规律进行了试验研究．研究结果表明：超细煤粉NOx的排放浓度低于常规粒径煤粉；NOx的排放浓度，随过量空气系数的增加而明显增加；煤种不同，NOx排放规律不同，煤粉超细化后，龙口褐煤的排放量明显减少，晋城无烟煤则变化不大；NOx的排放浓度随温度的升高而升高。     

煤粉壁摩擦特性的实验与模拟

为了研究仓壁材料性质、粒径对煤粉运动壁摩擦角的影响,用Jenike剪切测试仪,测试不同粒径煤试样在不锈钢板、碳钢板、环氧板3种常用仓壁材料上的运动壁摩擦力.结合Jenike松散物料流动理论,探讨了不同粒径煤试样运动壁摩擦系数的变化.结果表明:仓壁材料表面的粗糙度越大,煤粉的运动壁摩擦系数越大;材料刚度越大,煤粉的运动壁摩擦系数也越大;水分一定时,煤试样中小粒径煤粉含量越多,壁摩擦系数越大.同时,用离散单元法(DEM)对这一壁摩擦过程进行模拟研究.分析比较模拟结果和实验结果表明:数值模型能够有效模拟实验过程,仓壁材料粗糙度、刚度以及煤粉粒径对壁摩擦系数的影响规律与实验结果相同.     

煤粉粒径对微波脱硫过程的影响

采用穆斯堡尔谱学方法分析不同粒径的煤粉在微波辐照下各煤样中黄铁矿向磁黄铁矿转变的效果，结果表明颗粒粒径越小，在微波照射下黄铁矿向磁黄铁矿转化的程度就越高，粒径最小的煤样黄铁矿几乎完全转化，煤样中黄铁矿向磁黄铁矿的高转经率为利用强磁场脱硫提供了前期条件。     

基于TG-FTIR研究O2/CO2气氛下烟煤的燃烧特性

在热重分析仪上进行了烟煤在O2/N2及O2/CO2气氛下的燃烧反应试验,分析了煤粉粒度对O2/CO2燃烧的影响,确定了燃烧反应的特性参数并进行了动力学分析,同时利用傅立叶变换红外光谱仪(FTIR)对燃烧产物进行实时检测.结果表明,与O2/N2气氛下的燃烧相比,O2/CO2气氛煤粉燃烧速率降低,燃尽温度升高,燃尽时间延长,煤粉细化可使其燃烧特性得到改善;同时FTIR的谱图也显示,O2/CO2气氛下煤粉燃烧气体产物的释放情况与模拟空气气氛下燃烧时有明显不同.     

甲烷浓度和煤粉粒径对混合爆炸火焰传播速度的影响

为评价瓦斯空气煤粉混合爆炸危险性大小,探究爆炸机理,方便相关事故原因分析,利用水平透明玻璃式爆炸管道,探究了甲烷浓度、煤粉粒径对复合爆炸中火焰传播速度的影响。实验结果表明:随着甲烷浓度的增大,火焰传播速度先增大后减小,在接近爆炸上限浓度和爆炸下限浓度时达到最大值;随着煤粉粒径的增大,火焰传播速度逐渐变小,最大火焰传播速度也变小,甲烷浓度为10%,煤粉粒径为30μm时火焰传播速度最大。