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文檔簡介
1、回轉(zhuǎn)式空氣預(yù)熱器是目前國內(nèi)外大型火電機(jī)組普遍采用的一種換熱設(shè)備。其作用不容小視。然而,當(dāng)其運行于不良狀態(tài)(如其內(nèi)部積灰過多或者霧化不良時),則容易發(fā)生燃燒事故,給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失,甚至可能會造成人員的傷亡。因此,研究如何準(zhǔn)確、及時的發(fā)現(xiàn)空氣預(yù)熱器的火災(zāi)隱患,以及如何采取有效預(yù)防措施來防止火災(zāi)發(fā)生具有重要的意義。針對以上問題,本文主要做了以下的研究并取得了一些有益的成果。
首先,分析了現(xiàn)有空氣預(yù)熱器熱點檢測產(chǎn)生誤報、漏報的
2、原因,驗證了空氣預(yù)熱器溫度序列所具有的混沌特性。鑒于其混沌特性,本文從一種全新的角度出發(fā),首次將相空間重構(gòu)理論及模糊聚類異常檢測技術(shù)引入空氣預(yù)熱器的熱點檢測分析中,提出了一種基于相空間重構(gòu)和聚類分析的空氣預(yù)熱器熱點檢測方法,實現(xiàn)了一種在線空氣預(yù)熱器的熱點檢測方法。仿真結(jié)果表明,所提方法的可行性和有效性。
其次,本文首次基于實際工況數(shù)據(jù),對空氣預(yù)熱器負(fù)荷溫度模型展開研究,建立了空氣預(yù)熱器負(fù)荷-溫度時間序列模型,根據(jù)空預(yù)器負(fù)荷輸入
3、變化預(yù)測其對應(yīng)溫度輸出。同時,本文提出了一種基于支持向量機(jī)回歸的T-S模糊模型自組織辨識算法。仿真結(jié)果表明,所提出的辨識方法在規(guī)則數(shù)較少的情況下仍然具有很好的辨識精度。
最后,在基于空氣預(yù)熱器熱點檢測及溫度模型研究的基礎(chǔ)上,本文通過優(yōu)化空氣預(yù)熱器負(fù)荷設(shè)定值以此來預(yù)防空氣預(yù)熱器火災(zāi)隱患。本文利用混沌粒子群(CPSO)優(yōu)化算法,根據(jù)負(fù)荷輸入設(shè)定值,檢測其對應(yīng)溫度輸出值,若為熱點,則對負(fù)荷設(shè)定值進(jìn)行優(yōu)化處理,使得優(yōu)化后的負(fù)荷盡可能的
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