基于PCA-SVM的磨煤机在线智能诊断系统研究

针对电厂燃煤机组磨煤机故障频发、人工监测实时性差等问题,提出了一种基于主成分分析法-支持向量机(PCA-SVM)的故障诊断方法。首先,构建基于PCA-SVM的磨煤机故障诊断模型,将采集的正常数据代入模型训练,得到数据集的特征值,并根据特征值进行智能诊断与预测。之后通过测试集对该模型进行准确率验证,实验表明,准确率可达99.6%,该方法在磨煤机智能诊断与预测中具有较高的准确性和可靠性。同时,在现场实际应用中通过在线更新参数实现了对磨煤机的在线诊断功能。

铁矿石SCR法烟气催化脱硝的性能研究

以铁矿石为催化剂对烟气进行选择性催化还原法(SCR)脱硝,研究不同铁矿石对烟气中低浓度氮氧化物NOx的催化还原特性,对铁矿石进行XRD和Mssbauer分析,确定对NOx脱除起关键作用的物质。研究结果表明:对NOx脱除起催化作用的主要成分是α-Fe2O3;经不同温度煅烧后的A铁矿石在较低的温度180～230℃对NOx有较高的催化性能,在200℃左右脱硝效率达到85%以上。

发电锅炉燃烧过程Smith预估解耦控制策略

针对燃煤发电锅炉多变量耦合、大滞后和非线性等特点,提出Smith预估解耦控制策略。以喷煤量和送风量为输入量、主蒸汽压力和排烟氧量为被控量,将燃煤发电锅炉控制系统中主蒸汽压力和排烟氧量两个相互耦合的调节回路解耦为两个互相独立的调节子系统;设计Smith预估补偿器对解耦后子系统中的滞后环节进行补偿校正。仿真结果表明:与前馈补偿综合法相比,系统运行1000 s在主蒸汽压力回路加入干扰的情况下,主蒸汽压力调节时间减少208.33 s、超调量降低23.83%,排烟氧量调节时间减少90.91 s、超调量降低3.50%;在烟气含氧量回路加入干扰的情况下,主蒸汽压力调节时间减少166.66 s、超调量降低20.80%,排烟氧量调节时间减少166.66 s、超调量降低7.51%。工程应用表明,主蒸汽压力波动范围为设定值±0.3 MPa,排烟氧量波动值范围为设定值±0.5%,提出的控制策略具有良好的控制效果,能够满足燃煤锅炉控制的实际要求。