采用单向调压塔防止长输水管道水柱分离的研究

通过水锤防护的计算分析 ,提出了用单向调压塔防止“水柱分离”的技术方案 ,研制了经济实用的调压塔结构并组织了技术实施 ,取得了良好的水锤防护效果。现场试验结果与理论分析结果非常吻合 。

弯肘型尾水管非定常涡旋流动数值模拟

本文采用有限体积法求解用代数雷诺应力模型封闭的雷诺平均N S方程组 ,对湖北清江隔河岩水电站 1号发电机组的尾水管 ,在部分负荷工况运行时的非定常涡旋流动进行了数值分析。结果表明 ,在水轮机部分负荷运行 ,特别是负荷为 40 %左右时 ,尾水管内形成了明显的旋转涡带。数值模拟得到的尾水管中压力脉动的频率 。

一种基于KS检验的时间序列非线性检验方法

检验统计量的选取将对时间序列非线性检验的结果产生重要影响。该文在采用打乱相位法产生替代数据后,引入了一种非参数检验——Kolmogorov-Smirnov检验(简称KS检验)作为检验统计量。通过对各类信号的数值实验及与传统使用的高阶自相关量以及时间反演不可逆量对比结果表明,KS检验是一种有效、稳定的非线性检验统计量,对噪声信号具有较强的抗噪能力,而对非线性信号具有较高的敏感性。

基于信息熵的机组运行劣化度综合指标

水轮发电机组故障诊断与运行状态评价课题是当前水电系统研究课题中的热点。首先从分析影响水电机组运行状态的相关参数出发,得到的故障熵指标反映了机组的故障发展和变化情况,融合了时域、频域和时频以外的一些信息,能有效地反映机组的运行状态。提出了机组运行状态综合劣化度的指标,机组运行劣化度综合指标结合了机组运行工况的信息和故障熵的长处,反映机组状态劣化的程度,是一种有效地表征机组状态是否劣化的参量。将上述指标在水轮发电机组进行了运行状态评价的实际应用,结果表明研究成果对机组的运行稳定评价是有效的。

BP神经网络在水轮发电机组状态监测与诊断系统中的应用

引用了一种改进的BP(back_propagation)神经网络训练方法 ,对水轮发电机组的故障诊断进行了分析诊断 .利用这种方法可以使BP网络得到更快的收敛速度 .使用了BP子网络方法对水轮发电机组故障进行了分类构造诊断网络 ,此诊断方法已用于水电厂故障诊断系统 。

大型泵站水力过渡过程计算及蓄能式液压启闭闸门的研究

应用瞬变流的基本理论 ,建立了用于大型轴流泵站水力过渡过程计算的数学模型 ,提出了泵站出口闸门在超驼峰运行条件下满足安全所要求的启闭规律。同时 ,根据计算结果 ,研制了蓄能式液压闸门系统 ,运行实践表明 ,该系统可有效地防止泵站开机过程中可能出现的水锤事故 ,并能实现泵站在超驼峰情况下 ,出现事故停电等紧急状态时闸门的可靠断流。

气动位置伺服系统的NN-IMC控制研究

提出了一种用于气动伺服系统的内模控制与神经网络相结合的智能控制方法 ,即NN -IMC控制法。该方法在提高控制性能方面有许多优点 ,能减少扰动的影响 ,鲁棒性较强 ,易于进行稳定性分析 ,只有一个调整参数 ,所以在工业应用中具有明显优势。当对象含有非线性环节的时候 ,可用神经网络来获得适当的控制参数。将所提出的NN -IMC智能控制法应用于含有强非线性气动伺服系统中 ,通过实验验证了它的效果。

大型火电机组表面式加热器动态数学模型研究与开发

利用STAR - 90仿真支撑系统为平台 ,开发了一套较为精确的数学模型来研究回热加热系统。该模型不仅能够满足一定的静态精度 ,准确地反映和再现实际回热加热系统运行过程各种工况的主要特征 。

蝶阀三维分离流动的数值模拟研究

采用基于非结构、非交错网格的有限体积法求解用两方程模型封闭的雷诺平均N S方程组 ,对蝶阀的三维分离流动进行了数值模拟。结果表明 ,蝶阀关闭角度大于 2 0°时 ,在蝶阀背面产生了流动分离 ,形成一对大小相等方向相反的旋涡。在蝶阀下游 ,这两个旋涡相互作用 ,逐渐消失。

基于Smith预估器的PID自适应控制及其应用

针对大时滞时变对象 ,把Smith补偿控制原理和PID参数的自适应调整方法结合起来 ,提出了基于BP神经网络整定Smith PID控制算法 ,即在Smith预估补偿控制系统中 ,利用BP神经网络在线自学习整定PID参数 ,使PID参数实现最佳的非线性组合 ,以适应对象特性的变化 ,从而克服了常规PID算法不适应大时滞系统控制和常规Smith算法过于依赖模型精度的缺陷。仿真研究和实际应用表明 ,本文算法具有很强的鲁棒性和良好的控制品质 ,工程应用控制效果令人满意。

基于K S检验的智能故障诊断方法研究

提出了一种利用KS检验对机械故障进行分类的新方法。通过仿真试验和齿轮故障诊断,说明该方法在数据样本含有一定噪声时也能正确判断故障。在利用少量轴承时域故障数据样本建立多故障分类系统后,仅仅需要极短时间就能准确分类多种故障。结果表明,该方法具有很好的分类能力和较高的计算效率,完全可以满足智能故障诊断的要求。

基于不变性矩的径向基函数神经网络转子轴心轨迹自动识别

用基于径向基函数的神经网络 ,利用轴心轴迹的不变性矩作为神经网络的特征参数 ,研究了对转子轴心轨迹的自动识别方法 ,对几种典型的轴心轨迹进行了辨识 ,验证了所提取的方法的可行性 .

单向调压塔水锤防护特性的研究

单向调压塔是一种用于防止管道系统中产生负压 ,导致水柱分离再弥合的水锤防护措施。结合九江第三水厂水源泵站长输水管道系统的实例 ,进行了水锤防护措施的分析 ,研究了单向调压塔水锤防护的特性。结合工程实际 ,提出了采用单向调压塔进行水锤防护的技术方案 ,组织了技术实施 ,进行了现场试验研究 。

压水堆核电厂三回路停泵水锤数值模拟

应用停泵水锤的基本理论,建立了压水堆核电厂三回路水泵、泵出口阀、冷凝器和出水虹吸井等边界条件的数学模型,并采用特征线法进行求解。结合工程实例计算说明,泵出口阀的关闭程序对水锤压力的影响较大,水泵出口采用两阶段关闭液控蝶阀可以有效减小停泵水锤压力,但其关闭程序应在水锤数值模拟分析的基础上优化确定。

大型泵站引水河道流场的数值模拟

应用正交曲线坐标系下的二维水深平均数学模型对大型泵站的引水河道流场进行了数值模拟 .采用Pois son变换生成正交网格 ,用四边形插值方法生成计算网格的底高程数据 ,并用SIMPLEC方法求解离散方程 .由该模型计算出的金口泵站引水河段的流场图及各断面垂线平均流速分布与物理模型试验的成果较为一致 .

非对称泵缸系统模型跟踪控制研究

用神经网络逼近非对称泵缸系统的非线性逆模型,通过神经网络模型参考控制实现电液斜盘位置和流量的控制,使系统的不确定性和非线性等得到补偿。仿真和实验表明,所开发的神经网络控制器能够较好地实现模型跟踪控制,有较好的自适应性和鲁棒性,跟踪性能有较大改善。

空气罐对长距离输水管道水锤的预防效用

在长距离输水管道的实际工程中 ,因停泵造成了不少水锤事故 。

泵控缸速度控制系统动态特性研究

针对某厂步进加热炉液压系统的改造工程,该文设计了一种新型的泵控缸速度控制系统,建立了该泵控缸系统的数学模型并进行了仿真和实验研究,仿真和实验结果证明,该系统稳定可靠,精度较高,有较好的鲁棒性,能够较好地实现模型跟踪控制。

大型水轮机组故障诊断的神经网络方法研究

本文针对大型水轮机组状态监测与故障诊断系统 ,对采用神经网络进行故障模式识别的方法进行研究 ,为克服单一神经网络模型诊断方法的局限性 ,对现有的网络模型进行了分析和比较 ,提出并探讨了多种神经网络技术应用于故障诊断的诊断方法。该方法综合了多层感知模型和自适应谐振网络各自的优势 ,建立了适用于水轮机组故障诊断的混合网络模型 。

火电厂锅炉水质调节加药系统的自动控制

火电厂凝结水、给水和锅炉水的加药处理,是重要的水质调节措施。实施加药自动控制,是实现水质调节实时性和准确性的有效手段。在自动加药控制系统中,由于被控对象存在时滞大、负荷变化大和扰动大的特征,常规PID控制达不到满意的控制效果。文章应用改进的PID控制算法,实现了系统控制的良好稳定性、鲁棒性和控制品质,现场应用控制效果满意。