本文關(guān)鍵詞：燃煤電站鍋爐水冷壁及對(duì)流受熱面污染在線監(jiān)測(cè)

  更多相關(guān)文章： 電站鍋爐 污染監(jiān)測(cè) 吹灰優(yōu)化 支持向量機(jī) 系統(tǒng)開發(fā)

【摘要】：不合理地吹灰影響著鍋爐的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,本文以支持向量機(jī)為基礎(chǔ),開發(fā)了一套燃煤電站鍋爐水冷壁以及對(duì)流受熱面污染的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),指導(dǎo)鍋爐運(yùn)行人員優(yōu)化吹灰,減少不合理吹灰造成的工質(zhì)和能量的浪費(fèi),減輕不合理吹灰造成的受熱面損害,提高鍋爐運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和安全性。首先,本文詳細(xì)闡述了支持向量機(jī)算法和遺傳算法,為建立基于支持向量機(jī)的鍋爐水冷壁污染在線監(jiān)測(cè)模型和基于支持向量機(jī)的鍋爐對(duì)流受熱面污染在線監(jiān)測(cè)模型作理論鋪墊。然后,本文研究了鍋爐水冷壁管子溫度特性,在對(duì)水冷壁管子溫度場(chǎng)進(jìn)行解析解研究的基礎(chǔ)上,本文以實(shí)際鍋爐水冷壁為例,對(duì)水冷壁管子溫度場(chǎng)進(jìn)行了數(shù)值研究,得到了水冷壁管子背火側(cè)溫差與水冷壁管子上的熱流密度成正相關(guān)的結(jié)論,并利用該結(jié)論,本文提出了一個(gè)表征水冷壁污染程度的特征參數(shù)——溫壓灰污系數(shù),再以溫壓灰污系數(shù)為向?qū)?建立鍋爐水冷壁污染在線監(jiān)測(cè)模型,并以實(shí)際鍋爐為例,驗(yàn)證了支持向量機(jī)用于預(yù)測(cè)鍋爐背火側(cè)溫差的可行性。在對(duì)對(duì)流受熱面污染在線監(jiān)測(cè)的研究中,本文通過(guò)分析傳統(tǒng)的“熱平衡法”對(duì)鍋爐對(duì)流受熱面的污染監(jiān)測(cè)的劣勢(shì),從一個(gè)新的角度,本文提出了一個(gè)表征鍋爐對(duì)流受熱面污染程度的特征參數(shù)一—熱量灰污系數(shù),再以熱量灰污系數(shù)為向?qū)?建立了基于支持向量機(jī)的鍋爐對(duì)流受熱面污染在線監(jiān)測(cè)模型,并以實(shí)際鍋爐為例,驗(yàn)證了支持向量機(jī)用于預(yù)測(cè)鍋爐對(duì)流受熱面吸熱量的可行性。最后,本文以基于支持向量機(jī)的鍋爐水冷壁污染在線監(jiān)測(cè)模型和基于支持向量機(jī)的鍋爐對(duì)流受熱面污染在線監(jiān)測(cè)模型為基礎(chǔ),在Delphi平臺(tái)上,并聯(lián)合SQL數(shù)據(jù)庫(kù)和Matlab進(jìn)行編程,開發(fā)了一套鍋爐水冷壁以及對(duì)流受熱面污染在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：電站鍋爐 污染監(jiān)測(cè) 吹灰優(yōu)化 支持向量機(jī) 系統(tǒng)開發(fā)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM621.2
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 結(jié)渣和積灰的機(jī)理11-14
• 1.1.1 煤灰在燃燒過(guò)程中的形態(tài)變化12
• 1.1.2 鍋爐水冷壁的結(jié)渣過(guò)程12-13
• 1.1.3 鍋爐對(duì)流受熱面的積灰過(guò)程13-14
• 1.2 結(jié)渣和積灰的危害14-15
• 1.3 鍋爐受熱面污染在線監(jiān)測(cè)的意義15
• 1.4 國(guó)內(nèi)外研究狀況15-17
• 1.4.1 國(guó)外研究動(dòng)態(tài)16-17
• 1.4.2 國(guó)內(nèi)研究動(dòng)態(tài)17
• 1.5 本文研究?jī)?nèi)容17-19
• 第2章 支持向量機(jī)算法19-27
• 2.1 支持向量機(jī)的發(fā)展19
• 2.2 支持向量機(jī)的基礎(chǔ)19-21
• 2.2.1 VC維19-20
• 2.2.2 推廣性的界20
• 2.2.3 結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)最小原理20-21
• 2.3 支持向量機(jī)分類21-23
• 2.3.1 最優(yōu)分類面21-22
• 2.3.2 廣義最有分類面22-23
• 2.4 支持向量機(jī)回歸23-25
• 2.4.1 支持向量機(jī)回歸的理論23-24
• 2.4.2 支持向量機(jī)回歸的實(shí)現(xiàn)24-25
• 2.4.3 支持向量機(jī)回歸的大數(shù)據(jù)集訓(xùn)練方法25
• 2.5 遺傳算法尋優(yōu)25-27
• 2.5.1 種群初始化25
• 2.5.2 適應(yīng)度函數(shù)25
• 2.5.3 選擇操作25
• 2.5.4 交叉操作25-26
• 2.5.5 變異操作26-27
• 第3章 水冷壁污染在線監(jiān)測(cè)研究27-44
• 3.1 水冷壁管子溫度場(chǎng)的數(shù)學(xué)模型27-29
• 3.2 水冷壁管子溫度場(chǎng)的解析研究29-31
• 3.2.1 輻射熱流密度29-30
• 3.2.2 溫度場(chǎng)數(shù)學(xué)模型分解30
• 3.2.3 溫度場(chǎng)的近似解析解30-31
• 3.3 水冷壁管子溫度場(chǎng)的數(shù)值研究31-36
• 3.3.1 數(shù)值計(jì)算32-33
• 3.3.2 結(jié)果分析33-36
• 3.4 水冷壁灰污特征參數(shù)36-38
• 3.4.1 水冷壁管子實(shí)際運(yùn)行時(shí)背火側(cè)溫差36-37
• 3.4.2 水冷壁管子清潔時(shí)的背火側(cè)溫差37-38
• 3.5 鍋爐水冷壁污染在線監(jiān)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)38-39
• 3.5.1 數(shù)據(jù)采集38
• 3.5.2 參數(shù)預(yù)處理38
• 3.5.3 支持向量機(jī)模型建立38-39
• 3.6 實(shí)例計(jì)算39-44
• 3.6.1 樣本數(shù)據(jù)39-40
• 3.6.2 模型訓(xùn)練40-41
• 3.6.3 驗(yàn)證數(shù)據(jù)41-44
• 第4章 對(duì)流受熱面污染在線監(jiān)測(cè)研究44-58
• 4.1 熱平衡法44-49
• 4.1.1 灰污特征參數(shù)44-45
• 4.1.2 實(shí)際換熱系數(shù)45-47
• 4.1.3 清潔換熱系數(shù)47-49
• 4.1.4 熱平衡法的評(píng)價(jià)49
• 4.2 支持向量機(jī)法49-51
• 4.2.1 灰污特征參數(shù)49-50
• 4.2.2 實(shí)際吸熱量50
• 4.2.3 清潔吸熱量50-51
• 4.3 鍋爐對(duì)流污染在線監(jiān)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)51-52
• 4.3.1 數(shù)據(jù)采集51
• 4.3.2 參數(shù)預(yù)處理51
• 4.3.3 支持向量機(jī)模型建立51-52
• 4.4 實(shí)例計(jì)算52-58
• 4.4.1 樣本數(shù)據(jù)52-54
• 4.4.2 模型訓(xùn)練54-55
• 4.4.3 驗(yàn)證數(shù)據(jù)55-58
• 第5章 鍋爐受熱面污染在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的開發(fā)58-64
• 5.1 系統(tǒng)集成58-59
• 5.1.1 硬件系統(tǒng)58-59
• 5.1.2 軟件系統(tǒng)59
• 5.2 程序構(gòu)架59-61
• 5.2.1 Delphi主程序59-60
• 5.2.2 SQL數(shù)據(jù)庫(kù)60
• 5.2.3 Matlab計(jì)算模塊60-61
• 5.3 軟件展示61-64
• 第6章 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 本文的主要研究成果64-65
• 6.2 進(jìn)一步的展望65-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果70-71
• 致謝71

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 陳寶康;電站鍋爐受熱面污染監(jiān)測(cè)及優(yōu)化吹灰的理論與實(shí)驗(yàn)研究[D];華北電力大學(xué)（河北）;2004年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 王宏武;基于聚類算法和支持向量機(jī)的燃煤結(jié)渣特性預(yù)測(cè)[D];華北電力大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：931433