期刊文献+

应用最小二乘支持向量机和混合遗传算法的制粉系统优化控制 被引量:6

Optimizing Control of Pulverizing System Based on Least Square Supported Vector Machine and Hybrid Genetic Algorithms
下载PDF
导出
摘要 利用最小二乘支持向量机(LSSVM)对直吹式中速磨制粉系统进行建模,然后采用混合遗传算法(HGA)对模型寻优,以获得不同工况下制粉系统的最佳运行方式。在某电厂200 MW机组上进行了现场试验。结果表明:该方法具有较高的可靠性和实用性,可用以指导运行人员进行制粉系统的优化调整。 Using least square supported vector machines, a model of direct-firingpulverizing systems with medial speed mills has been built, and then optimized with the help of hybrid genetic algorithm, so that the pulverizing system may stay in optimal operating mode even under different working conditions. On-site tests, conducted on a certain power plant's 200 MW unit, prove the method to be highly reliable and practicable. This may serve as a reference for operators, trying to optimize pulverizing systems.
机构地区 华南理工大学
出处 《动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期728-731,747,共5页 Power Engineering
关键词 自动控制技术 火力发电厂 直吹式制粉系统 中速磨 最小二乘支持向量机 混合遗传算法 automatic control technique fossil-fired power plant direct-firing pulverizing system medial-speed mill least square supported vector machine hybrid genetic algorithm
  • 相关文献

参考文献9

二级参考文献40

  • 1李智,蔡九菊,郭宏.基于神经网络的电站锅炉飞灰含碳量软测量系统[J].节能技术,2004,22(4):6-7. 被引量:28
  • 2陈炳华,张颉,孙锐,吴少华,秦裕琨.运行参数对锅炉煤粉着火燃烧和飞灰含碳量影响的数值研究[J].动力工程,2004,24(4):470-476. 被引量:18
  • 3徐盛仪,付明地.球磨机制粉系统动态数学模型及其MMS仿真[J].重庆大学学报(自然科学版),1994,17(5):115-120. 被引量:11
  • 4于静江,周春晖.过程控制中的软测量技术[J].控制理论与应用,1996,13(2):137-144. 被引量:147
  • 5白焰.钢球磨制粉系统的耦合分析和解耦设计[J].吉林电力技术,1986,(6).
  • 6王东风.动态矩阵解耦预测控制及其应用[J].系统工程与电子技术,已录用,待发表,.
  • 7周昊 朱洪波 曾庭华 等(Zhou Hao Zhu Hongbo Zeng Tinghua et al.)大型四角切圆燃烧锅炉NOx排放特性的神经网络模型(An artificial neural network model on NOx emission property of a high capacity tangentially firing boiler)[J]..
  • 8Gonzalez G D. Soft sensors for processing plants [A]. Proceeding of the Second International Conference on Intelligent Processing and Manufacturing of Materials [C], 1999, 1:59 -69.
  • 9Gonzalez G D, Redard J P, Barrera R, Fernandez M. Issues in soft-sensor applications in industrial plants [A]. Proceeding of IEEE International Symposium on Industrial Electronics [C], 1994, 380 -385.
  • 10Vapnik V N. The Nature of statistical Learning Theory [M]. New York: Springer-Verlag, 1995. First Edition.

共引文献255

同被引文献75

引证文献6

二级引证文献21

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部