基于误差修正EOS-ELM的滑坡位移预测

提出了一种基于误差修正在线贯序超限学习机集成(EOS-ELM)的滑坡位移预测模型.预测过程中对滑坡位移时间序列进行了趋势项和周期项分解,分别考虑了不同的影响因子对滑坡趋势项位移和周期项位移的影响.利用在线贯序超限学习机(OS-ELM)算法分别对趋势项位移和周期项位移建模预测.采用集成预测的思想提高OS-ELM模型的泛化能力,同时为了进一步提高预测精度,提出了一种在线误差修正预测方法.该方法通过对误差序列进行建模预测,修正最终的预测结果.以三峡库区白水河滑坡为例,实验验证了提出方法的有效性.     

高炉生产过程的智能预测建模

针对高炉生产过程的复杂性、非线性以及强耦合、多变量、难测量等特点,提出铁水硅含量的智能复合多变量预测模型对高炉生产过程进行建模.整个系统分为两部分:首先离线建立不同工况下铁水硅含量的多变量预测模型:然后运用模糊逻辑推理建立各模型输出、实际输出与模型权重之间的对应关系,进行多模型智能融合,生成复合模型,并对其进行在线调整以优化预测过程.研究结果表明:采用此方法计算周期短,对被控对象的变化有较强的鲁棒性:该系统预测误差小,能够快速适应工况的变化,实用性好.     

基于差分进化算法的离心式压缩机建模

根据离心式压缩机的工作特性及流体力学、能量守恒和质量守恒等物理学原理,建立了单级压缩机的机理模型.将各级压缩机的模型串联得到了某钢厂CCPP煤气系统低压端三级离心式压缩机的机理模型,并把多级压缩机机理模型的参数辨识问题转化为优化问题,采用差分进化算法确定模型中的未知参数.模型验证结果表明,所建立的模型能够反映离心式压缩机的工作特性,为压缩机防喘控制奠定了模型基础.     

钢铁生产过程的能源高效配置与余能梯级利用研究报告

在中低温余热蒸汽利用方面,该研究提出的新型三吸附器空气预纯化流程,可实现空分装置TSA预纯化系统节能30%左右,对于完成钢铁生产节能降耗任务具有积极的现实作用;通过建立TSA过程数学模型并进行数值模拟,理论上证明了三吸附器空气预纯化流程的节能效果显著和纯化性能可靠;为了进一步验证理论预测,对该流程进行了实验研究,初步实验验证了三吸附器空气预纯化流程的产品空气质量符合工业标准。在钢铁生产过程的蒸汽波动规律方面,根据调研的钢铁生产过程副产煤气(高炉煤气为主)的基本数据,分析钢铁生产过程与煤气伴生特点,掌握各种副产煤气的理化特性。开展并完成基于中低温余热回收的不抽真空分离式热管试验平台的设计工作,建立了基于exergy分析的多目标优化模型,正在开展不同品位及波动性余能(蒸汽)的回收利用特性研究。在煤气压缩系统内部流动机理方面,研究组对叶轮机械叶片全三维反问题优化设计方法进行研究,新开发的全三维叶片反问题方法,相比正问题方法,获得同样精度的叶型可以减少2倍以上计算时间。在此基础上,探讨弯叶片对多级轴流压缩机变工况性能的影响。结果表明:叶片正弯有利于减少角区回流或分离,压缩系统的工况性能显著改善,特别是喘振裕度可提高10%左右。在低热值副产煤气洁净稳燃技术方面,建立了针对CO为主要成分,同时含有大量惰性气体、不含氢气(或极微量氢气)、且目标热值在800~1200 k Cal/m3的低热值燃气洁净稳燃实验台。设计了锥形稳燃头部、多涡旋燃烧稳燃头部,及其配套燃烧室。实验考察了惰性气体含量对于低热值燃气燃烧特性和熄火极限的影响。实验初步实现了模拟864~1052 k Cal/m3的低热值副产煤气的稳定燃烧。在低热值燃气-蒸汽联合循环系统的变工况特性研究方面,以燃气轮机、煤气压缩机为核心,分别讨论了燃气轮机涡轮进口温度、燃料组分(热值)和煤气压缩机出口压力对燃气轮机热效率的影响。研究表明:(1)随着透平进口温度的增加,燃机效率和机组净效率均增加;(2)随着燃料热值的增加,燃气轮机净效率η2略有增加;(3)随着煤气压缩机出口压力增加,燃气轮机效率基本不变,但净效率显著下降。     

基于GRBF神经网络的多级煤气压缩系统建模

以某钢厂燃气、蒸汽联合循环发电机组煤气压缩系统为背景,建立以煤水分离器、离心式压缩机和冷却器为核心的多级煤气压缩系统机理模型.采用自适应遗传算法辨识机理模型中某些难以确定的重要参数.由于多级煤气压缩系统的影响因素较多,机理模型预测结果不精确.利用基于广义径向基函数的神经网络补偿机理模型的误差,建立GRBF神经网络和机理模型并联的多级煤气系统的混合模型.试验结果表明相比于机理模型,混合模型有更高的预测精度.     

表面粗糙度在线识别的理论与实践

工件表面粗糙度,反映了加工设备的动态特性。通过观察加工中工件表面粗糙度的变化,可以用作在线识别设备工况的一种手段。根据时间序列分析理论所建立的系统的等价模型,是建立在输出等价原则上的,可以不管输入和输出的因果关系。所建模型能随时间的推移具有某些统计特性,能用于在线识别。对于自回归AR(n)时序模型的建模过程、模型阶次的确定、评定所建模型的适用性及被识别系统工况的特征参数均进行了讨论,试验结果证明,所建模型能快速、准确判别设备工况变化,达到了在线识别的目的。     

煤气系统供需预测及剩余煤气优化分配

根据钢铁企业实际情况,将生产过程分为正常生产和非正常生产,分别建立煤气产耗预测模型.正常生产工况模型使用因果函数分析法计算,非正常生产工况使用启发式标定法并配合自学习功能进行计算.应用数学规划方法建立缓冲用户煤气使用分配模型,该模型可以指导气柜和锅炉间的配合运行,及时给出剩余煤气量的合理分配方案,实现剩余煤气的高效利用,根据缓冲用户的特性使煤气资源利用最大化.最后以某钢铁企业为研究对象,介绍了本系统模型的使用情况,结果表明,利用上述系统模型可以成功消除钢铁企业煤气放散,实现节能环保的生产目标.     

基于函数链神经网络的管道煤气流量计量系统

在管道煤气计量系统测量中引入管道煤气相对湿度修正,并采用湿度传感器转换相对湿度信号,利用函数链神经网络对管道煤气工况温度下所对应的水蒸汽饱和压力进行拟合,得到基于函数链神经网络的管道煤气流量计量模型和在线计量系统,从而大大简化管道煤气流量计量软件,在流量计设计范围内实现管道煤气流量实时在线计量.实际应用结果表明,该计量系统测量管道煤气流量误差小于0.7%.     

基于机理和子空间辨识的煤气混合过程集成建模

针对煤气混合过程特点,建立了基于机理和子空间辨识的集成模型.首先在分析生产工艺和数据基础上,利用蝶阀流量公式建立高炉煤气和焦炉煤气流量机理模型;然后以高炉管道2#阀和焦炉管2#阀开度、高炉煤气和焦炉煤气气源压力为输入,混合煤气压力为输出,建立4输入1输出子空间辨识模型;最后分析各子模型特点,将两种模型进行集成.仿真结果表明,所建立的模型能够有效地反映煤气混合过程的动态特性,为煤气混合过程控制提供可靠的模型基础.     

基于机理和子空间辨识的煤气混合过程集成建模

针对煤气混合过程特点，建立了基于机理和子空间辨识的集成模型.首先在分析生产工艺和数据基础上，利用蝶阀流量公式建立高炉煤气和焦炉煤气流量机理模型；然后以高炉管道2#阀和焦炉管2#阀开度、高炉煤气和焦炉煤气气源压力为输入，混合煤气压力为输出，建立4输入1输出子空间辨识模型；最后分析各子模型特点，将两种模型进行集成.仿真结果表明，所建立的模型能够有效地反映煤气混合过程的动态特性，为煤气混合过程控制提供可靠的模型基础.     

CCPP湿煤气热力学性质分析和简捷计算方法

针对联合循环机组煤气系统模拟中湿煤气热力学性质的计算方法进行了研究.分析结果表明当压力小于732kPa时,湿煤气仍可近似看做理想气体混合物,理想气体混合物热力学性质的计算方法仍然适用,计算误差较小.将湿煤气看成干煤气和水蒸气的混合物,给出了湿煤气热力学性质的计算步骤和通用计算公式.通过数值计算分析了湿煤气各成分体积分数、水分析出和温度变化对湿煤气热力学性质的影响,并基于上述分析结果给出了在联合循环机组煤气系统变工况模拟时湿煤气热力学性质的简捷计算方法.     

面向工业电机考虑参数自调节的优化模型预测控制

针对常规控制器在工业电机无参数或者参数失配时引起的控制性能下降等问题,不满足工业自动化发展需求,因此提出一种考虑现实工业情况的无参数模型预测控制。首先引入模型预测控制的思想,将离散异步电机数学模型作为模型预测控制的预测模型并在线估计更新其集总参数,从而无需任何电机参数即可实现模型预测控制。针对工业用电机复杂工况,进行优化使其能够快速且准确地辨识出集总参数。仿真结果表明,所提出的控制策略预测精度高,在工况与电机参数均为未知时变的情况下,无参数模型预测控制仍然能在不同情况下达到较为优良的控制性能,证明了该方法优良的鲁棒性和有效性。     

基于PCA-OS-ELM的大气PM2.5浓度预测

为了提高细颗粒物PM_2.5浓度预测精度,提出一种主元成分分析与在线序列极限学习机相结合（PCA-OS-ELM）的PM_2.5浓度预测方法. 首先,通过主成分分析方法（PCA）提取高维大气数据中影响空气质量的关键变量,并去除不必要的冗余变量;其次,利用提取的关键变量建立在线序列极限学习机（OS-ELM）网络预测模型,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络参数实现大气PM_2.5浓度快速预测.研究结果表明,PCA-OS-ELM预测方法采用不同批次训练数据更新模型的方式,能够快速实现大气PM_2.5浓度预测,证明了该方法的有效性.与其他方法相比,该方法预测误差小,预测精度高,具有更好的实用价值.      

煤气脱水技术综述

用钢铁厂副产品煤气发电是钢铁企业降低能耗、节约成本的重要途径.低热值煤气联合循环发电机组(CCPP)已应用在钢铁企业.现在普遍使用湿法回收的煤气中机械水含量偏高,这既影响CCPP的安全运行,又降低了煤气的热值.本文介绍了当前煤气脱水的主要方式、研究现状及发展方向,提出了适用于CCPP的低成本、高效率煤气脱水新方法.     

基于灰色系统理论的传动机构动作可靠度预测

传动机构的动作可靠度是机械性能的一个重要指标,其动态特征的分析对实施有效控制有重要意义。该文对机械传达链中常用机构的结构特征与工作原理,依据灰色系统理论的同构思想,建立了传动机构动作可靠性的动力学仿真模型。     

集对分析法在煤与瓦斯突出综合预测中的应用

应用集对理论,确立了煤与瓦斯突出指标和突出可能性之间的联系度,进而建立了预测煤与瓦斯突出的集对分析模型。实例表明,集对分析方法能够较好地预测煤与瓦斯突出的可能性,是预测灰色系统的一种方便、合理的方法。     

液力变矩器通用特性及其匹配方法的研究

利用系列泵轮转速及工况的试验数据,建立了一种基于液力变矩器通用特性的发动机与液力变矩器匹配模型.分析了传统匹配方法产生较大误差的来源,在有限试验数据基础上利用反向传播神经网络的拟合和泛化能力,确定了神经网络结构的隐含层节点数,建立了液力变矩器通用特性预测模型,并与传统经验修正模型进行对比.对比结果显示文中提出的方法使得特性预测精度有显著提升.在此基础上,结合发动机净外特性提出了发动机与液力变矩器通用特性匹配模型,该匹配模型考虑了泵轮转速对液力变矩器稳态性能的影响,更符合实际运行情况下发动机与液力变矩器共同工作特性,提高了液力变矩器与发动机的匹配精度.      

激发矿井瓦斯突出的力学机理的探讨

综合分析了激发煤与瓦斯突出的力学机理,认为煤体所受约束应力的突然解除以及煤层中的瓦斯压力梯度是激发突出的主要原因。通过对煤层瓦斯渗流的数学分析,说明了工作面的推进速率、煤层瓦斯压力、煤的物理力学性质以及地质条件等因素对激发突出所产生的影响。     

基于电磁辐射原理的煤与瓦斯突出危险性预测

为实现煤与瓦斯突出危险性的动态、连续预测,根据煤岩强度统计损伤理论,分析煤岩电磁辐射强度与应力关系,建立不同泊松比煤岩动力灾害与电磁辐射响应模型。利用基于该模型研制的KBD7在线式电磁辐射监测仪,对沈阳煤业集团红菱煤矿1200工作面集中运输巷和1204工作面回风顺槽进行连续监测,预测两工作面的煤与瓦斯突出危险性。结果表明:电磁辐射强度与常规预测指标、煤与瓦斯突出危险性有很好的相关性;1200掘进工作面电磁辐射临界值为49 mV,煤与瓦斯无突出危险预测准确率为100%,有突出危险预测准确率在70%以上;1204工作面未预测出瓦斯突出危险情况。该方法可实现煤与瓦斯突出危险性的非接触、动态、连续、定向及区域性监测,为煤矿安全生产提供了技术支持。