国家自然科学基金(50276031) 作品数:9 被引量:100 H指数:6 相关作者: 吴占松 丁艳军 张毅 邱天 仇韬 更多>> 相关机构: 清华大学 华北电力科学研究院有限责任公司 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 动力工程及工程热物理 更多>>
基于霍金斯指标的传感器数据有效性验证 被引量:5 2007年 在基于主元分析的故障检测方法中,由于霍金斯TH2指标能够很好地检测到平方预测误差(Q)指标所无法检测到的传感器故障,因此有必要对露指标检测到传感器故障的情况进行故障分离和重构的分析。利用故障重构方法,提出了采用基于TH2指标的传感器验证指标(cSVIH)进行传感器故障分离的方法,形成基于TH2指标进行传感器故障检测、分离和重构的一整套策略。电厂数据仿真实验验证了TH2指标对部分传感器进行故障检测优于Q指标的理论和基于TH2指标的故障检测、分离和重构方法的有效性。最后提出联合使用Q指标和TH2指标的故障检测框架。 邱天 丁艳军 吴占松关键词:传感器 主元分析 故障检测 CFB锅炉动态特性与负荷和煤质的关系研究 被引量:17 2007年 在已有循环流化床锅炉燃烧、流动和换热的机理模型的基础上,进行了改进,建立了一个模拟循环流化床锅炉动态特性的综合数学模型。将上述模型应用于南京金陵石化热电厂220t/h循环流化床锅炉的动态特性仿真,仿真结果与实际运行数据平均误差小于4%,表明了上述模型的合理性和准确性。在对循环流化床锅炉进行了给煤量扰动、一次风量扰动仿真基础上,分析了床温、主汽流量、主汽温和主汽压对各调节量的关系。论文定义了3种煤种燃烧特性指标,对煤质进行量化,并根据仿真结果,得出了循环流化床锅炉各被调量的动态特性参数与负荷和煤种燃烧性能指标的关系,从而可根据当前负荷和煤质预测锅炉的动态特性。 仇韬 丁艳军 孔亮 张毅 张雪 吴占松关键词:循环流化床锅炉 动态特性 仿真 基于概率的故障检测方法及其学习策略 被引量:1 2005年 为了充分利用机组运行的实时信息以提高机组运行的安全性,提出了基于概率计算的故障检测方法。该故障检测方法模拟运行人员的故障检测过程,首先根据运行规程和运行经验得到基本故障检测知识,然后通过对历史数据的学习得到精确故障检测知识,再在此基础上,根据相关实时数据实现运行故障检测。为减少故障检测的漏报和误报,提出了该方法故障检测知识的自适应学习策略。理论分析和实验结果表明:该故障检测方法具有鲁棒性强、检测灵敏、知识获取容易和易于模块化等优点,可以有效地构成基于厂级监控信息系统的通用故障检测软件包。 邱天 丁艳军 吴占松关键词:故障检测 知识 基于霍金斯指标的传感器故障重构研究 2006年 在基于主元分析的传感器故障检测方法中,Hawk insT2H指标对部分传感器故障的检测优于常用的SPE指标。但目前对T2H指标的研究并不充分,尚需要对T2H指标进行故障重构能力的分析。利用几何投影的概念,研究了T2H指标的传感器故障重构问题,并得出了该指标的故障可重构条件。应用数据仿真实验验证了T2H指标的传感器故障重构计算方法的有效性。 邱天 丁艳军 吴占松关键词:主元分析 传感器 故障检测 基于主元分析的故障可检测性的统计指标比较 被引量:19 2006年 基于主元分析的传感器故障检测方法中,SPE和H aw k in T2H是两个重要指标,针对目前应用中SPE指标有不足,而H aw k ins T2H指标一直没有得到重视的问题,该文通过分析对比SPE和T2H指标的控制限和基于主元分析的传感器故障可检测性的充分条件,得出了SPE和T2H指标的可检测故障幅值计算公式。定性分析了SPE和T2H指标对不同传感器故障具有不同的检测能力,并通过数值仿真进行了验证。指出由于T2H和SPE指标各有优劣,因此在实际传感器故障检测中应该联合使用。 邱天 丁艳军 吴占松关键词:故障检测 主元分析 传感器 基于预测模型的多PID控制器模糊加权控制 被引量:13 2006年 充分考虑大多数复杂热工控制对象非线性特性与运行工况密切相关的实际特点,模仿人的决策过程,对多模型对象提出一种新的模糊加权控制算法。文中搭建了一个单回路控制系统实验台,通过系统辨识建立起对象的有限个局部模型,对每个局部模型设计对应的控制器,该算法通过在线计算模型可信度和控制权重来适应对象模型参数的突变。对实验对象采用模糊加权控制与传统PID控制进行控制效果比较。实际控制结果表明算法对被控对象模型的变化具有较强的鲁棒性,并且跟踪迅速,具有较强的实用性。 仇韬 丁艳军 吴占松 张毅 孔亮 张雪关键词:模糊加权 比例积分微分 PCA在非线性系统传感器故障检测和重构中的应用 被引量:17 2006年 由于主成分分析(PCA)方法是一种线性算法,基于PCA的故障检测方法若直接运用于非线性系统的传感器故障检测和重构,会导致明显的故障误报和数据重构错误。为了使基于PCA的传感器故障检测和重构方法适用于非线性较严重的热工过程,对该方法进行了有效的改进。应用不同负荷下的历史数据,分别建立机组不同负荷下的局部PCA模型,再根据机组当前实际运行负荷选择相应的PCA模型进行传感器故障检测和重构,并结合相邻负荷PCA模型的计算结果进行数据融合,从而进一步提高了故障检测的准确性和重构精度。理论分析和现场实际应用表明,该算法能够对非线性较为严重的电厂热工过程进行精确的传感器故障检测和重构。 仇韬 张清峰 丁艳军 吴占松 张毅 孔亮关键词:故障诊断 燃煤锅炉高效低NO_x运行策略的实验研究 被引量:17 2006年 燃煤电站锅炉高效低污染燃烧对于节约能源和环境保护都有重要意义。借助正交实验获取数据,基于人工神经网络建立反映锅炉效率和排放特性的模型。通过引入成本系数,将NOx排放特性和反映锅炉效率的特征量统一起来。应用基于实数编码的遗传算法对锅炉高效低NOx运行进行寻优。理论分析和实验结果表明:该方法可获得锅炉的最佳运行参数,典型工况下NOx排放降低50m g.m-3,锅炉效率提高0.4%,为锅炉的经济与环保运行提供了可靠决策依据。 张毅 陈彪 丁艳军 张清峰 吴占松关键词:锅炉 燃烧优化 神经网络 遗传算法 670t/h煤粉炉飞灰含碳量的神经网络预测建模 被引量:16 2005年 对煤粉炉中影响飞灰含碳量的主要因素进行分析,并根据正交实验原理,对某台670t/h的燃煤锅炉飞灰含碳特性进行多工况热态实验,采用基于LM(Levenberg-Marquardt)算法的BP神经网络建立了锅炉飞灰含碳量的神经网络预测模型,实验验证结果表明该算法不仅收敛速度快,而且模型能根据各种操作参数准确地预报锅炉在不同工况下飞灰含碳量。 陈彪 丁艳军 吴占松关键词:锅炉 飞灰含碳量 神经网络 LM算法