柳州火电厂200MW机组670t/h锅炉汽包水位保护定值计算

1 前言 汽包水位测量和汽包水位保护是大型机组锅炉最重要的保护。我国200MW机组因汽包水位失控造成锅炉水冷壁爆管事故和汽轮机大轴弯曲、转子叶片损坏汽轮机恶性事故有不少事例。锅炉汽包水位保护是很重要的保护,如果汽包水位保护高值过高,低值过低等于无保护,而高值过低,低值过高则会导致无危害不必要停炉,增加启动费用。柳州电厂两台武汉锅炉厂生产的WG—670/13.7—1型锅炉汽包水位保护定值厂家只给出低值停炉参数为—250mm。高值停炉厂家未提供参数,只在运行使用说明书中提到当钠离子浓度超标时应停炉。柳州电厂给的汽包水位高三值停炉整定值为+250mm。由于一般火电厂不可能用试验方法测定汽轮机发生事故时的锅炉危险高水位和锅炉水冷壁缺水爆管时的锅炉危险低水位,因而锅炉汽包水位保护定值计算十分必要。     

关于锅炉水位测量偏差的原因及处理方法的探讨

介绍锅炉水位控制系统的组成、工作原理及汽包水位测量的准确性对锅炉安全运行的意义。分析锅炉汽包水位偏差的原因,总结汽包水位偏差的解决方案。     

三冲量锅炉汽包液位控制系统仿真研究

锅炉是工业生产中常用的动力设备,其汽包液位是保证锅炉运行质量的重要指标。文章以锅炉汽包液位作为被控参数,根据汽包动态响应缓慢、非线性和稳定性差的特性,设计一个三冲量的液位控制系统,并运用模糊PID控制算法设计液位控制器,最后利用Simulink完成系统仿真,其结果与传统PID控制方式比较,总结其控制性能上的优势,以期得到更为广泛的应用。     

汽包水位监测系统偏差大的原因分析与处理

在火力发电机组中,汽包水位监测仪表的准确度,关系到机组操作人员能否正确监测汽包水位和调控锅炉给水情况。汽包水位调整不当将直接引起锅炉缺水或满水现象,严重影响机组的安全运行。但是,汽包水位的测量又容易受到各种条件变化的影响,由于锅炉汽包内部是具有一定压力和温度的汽、水混合物,密度受压力的影响变化较大,而且蒸汽的密度不能像空气那样小到可以忽略,因此,锅炉汽包水位测量的准确性问题,一直     

干熄焦锅炉给水控制系统PID参数的整定和应用

现如今影响到锅炉安全运行的一个重要因素就是锅炉的汽包水位。对于汽包锅炉的给水系统来说，它的主要任务就是让汽包水位能够控制在一定的范围内。把汽包水位控制在一定的范围里面对于锅炉和汽机的安全运行来说非常重要，所以现在会把这个当作锅炉正常运行的主要指标。     

神经网络PID控制器在温度控制中的应用

采用计算机技术,能够方便地将神经网络PID控制器应用于实际工业过程中。在介绍基于对角递归神经网络辨识的PID控制器结构及学习算法的基础上,采用PCS-B型过程控制系统实验装置,以MCGS组态软件为运行平台,对加热器温度控制系统进行了实验研究。实验结果表明,通过神经网络PID控制策略组态,能够在线调整PID控制器参数,在温度控制实验中获得了满意的控制效果。     

基于神经网络的无刷直流电机故障诊断和容错控制方法的研究

提出并设计了一种针对无刷直流电机控制器的故障诊断和容错控制方法。该神经网络状态观测器由实际非线性控制系统进行训练,根据实际系统和神经网络观测器输出残差,容错控制系统能够被确定下来。针对系统控制器、电流和速度传感器的故障条件进行了仿真分析,容错控制通过使用补偿控制器实现,保证系统故障条件下的稳定性和性能。结果表明,所提出的方法能有效地定位错误故障和时间,消除干扰并提高系统的鲁棒性。     

汽包水位测量系统故障分析与处理

分析汽包水位测量系统运行过程中的典型故障原因,归纳提高保护系统可靠性的途径,给出预防措施。探讨目前水位保护系统仍存在的问题,为提高水位保护系统可靠性,从改进完善的角度提出建议。     

基于遗传算法的模糊控制器参数优化

针对非线性量化因子模糊控制器的参数对系统性能影响和参数间的相互制约,提出了一种基于遗传算法的参数整定与优化方法,并进行了仿真研究。仿真结果表明通过该方法寻优的系统具有更好的响应速度和控制精度；当对象结构或参数发生变化时,非线性量化因子模糊控制器可以重新整定参数,以保持良好的控制效果,具有很强的鲁棒性。     

一类神经网络自校正控制器的设计与研究

提出一种新的神经网络自校正控制器的设计方法 ,采用神经网络 BP算法作为控制器来控制实际对象 ,动态地修改神经网络的权值作为自校正方法 ,使系统较好地适应负荷和外扰的变化 ,获得满意的控制质量。     

基于自适应模糊PID控制的中央空调冷冻水系统仿真研究

定风量空调系统的调节是通过调节冷冻水流量实现的,建立了各个部件的数学模型,通过调节水泵转速来调节冷冻水流量。由于空调系统参数的时变性,常规PID控制存在局限性,本文建立自适应模糊PID控制器,并与常规PID控制器进行比较,表明自适应模糊PID控制调节效果更好,简单易行。     

基于优化模糊神经网络控制的加热炉应用

针对加热炉具有大惯性和纯滞后性,提出优化模糊神经网络控制。该控制将模糊逻辑推理与神经网络控制技术融合,同时利用遗传算法优化隶属度函数,采用误差反向传播学习算法在线调节神经网络权值,提高了控制器的稳定性、鲁棒性和适应性。仿真结果证实了控制器的有效性。     

基于RBF神经网络的微机械陀螺仪温度控制系统

为了避免微机械陀螺仪受温度影响产生较大波动,设计了基于RBF神经网络的微机械陀螺仪温度控制系统。首先,构建了微机械陀螺仪温度控制装置的数学模型;其次,鉴于控制模型参数会随温度改变而发生变化,提出了基于RBF神经网络的自适应PID控制算法,利用径向基函数的局部逼近能力调节微机械陀螺仪环境温度。结果表明,设计方案基于RBF神经网络,可实时整定PID参数,且能够准确控制微机械陀螺仪的温度。与传统PID控制相比,基于RBF神经网络的自适应PID控制算法具有更快的调节速度和较强的鲁棒性,实现了微机械陀螺仪温度的无静差控制,降低了模型参数变化对控制效果的影响,满足温度控制系统的要求。     

基于Smith预估的神经网络循环流化床锅炉床温控制

料床温度是循环流化床锅炉正常运行的一个重要指标,它影响着锅炉的燃烧效率和污染物排放速率。在燃烧过程中,它具有时变性、大惯性和大滞后的特点。针对这一问题,将BP-Smith预估控制算法应用于循环流化床锅炉床温控制,该算法基于BP整定的PID控制,提高对被控对象参数变化的自适应能力和Smith预估控制能够克服对象的大迟延特性,并对BP-Smith预估控制进行了仿真。仿真结果表明,所设计的控制系统性能均优于常规PID控制和Smith预估补偿PID控制系统。     

在负荷变化大的工况下轧机的智能控制

针对中国轧机控制技术较低的实际情况,提出了在闭环调速基础上应用模糊PID和模糊神经网络到轧机初轧控制系统中的方案,详细介绍了该控制系统优化算法的实现过程。此方案实现了对调节时间和超调量的双重优化,提高了轧机的抗扰性、启动时的平稳性,并减少了因超调引起的附加机械损耗,使轧制生产线自动化控制水平显著提高。     

基于极点配置算法的列车横向半主动悬挂自适应PID控制系统设计

为了使PID控制器具备自适应能力,以适应列车受到外部环境扰动时产生的结构参数变化,使用了增量式数字PID控制器,将PID控制器与极点配置控制算法结合,利用极点配置算法在线实时优化kP,kI,kD参数,设计了自适应极点配置PID控制器,实现了kP,kI,kD参数的自动校正。最后给出基于极点配置自适应PID的高速列车半主动悬挂控制系统的设计方案,利用MATLABSimulink搭建仿真平台并进行仿真。仿真结果表明:基于极点配置算法的列车半主动悬挂自适应PID控制系统能够有效降低列车横向振动。     

基于人工智能的设备颜色特性化方法鲁棒性对比研究

设备颜色特性化是色彩管理技术得以顺利实现的关键技术之一,其核心是设备相关颜色空间和与设备无关颜色空间之间的相互转换。本研究首先定义颜色空间转换方法的鲁棒性概念及其评价方法,在此基础上,对基于模糊控制的颜色空间转换方法、基于动态子空间划分的BP神经网络颜色空间转换方法和基于模糊神经辨识的颜色空间转换方法等基于人工智能的颜色空间转换方法的鲁棒性做了比较研究。研究结果显示：基于模糊神经辨识的颜色空间转换方法能够结合BP神经网络和模糊控制的特点,使其鲁棒性得到很大的提高。