论文题目: 基于人工神经网络的锅炉对流受热面污染监测研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 动力机械及工程
作者: 吴观辉
导师: 向文国
关键词: 电站锅炉,积灰结渣,吹灰优化,污染因子,在线监测,神经网络
文献来源: 东南大学
发表年度: 2005
论文摘要: 燃煤电站锅炉受热面积灰结渣对机组的安全经济运行有重大影响。在锅炉运行中,吹灰是清除灰污和保持锅炉受热面传热性能的一种有效手段。目前,吹灰器的运作大多是由运行人员根据经验,定时将全部受热面吹扫一遍,很难确定吹灰效益。如何准确监测炉内各受热面的结渣积灰程度和发展趋势,并根据积灰结渣的状况和运行需要,及时有效地采取吹灰清渣措施,显得十分重要。为了实现锅炉受热面的吹灰优化,本文主要研究了电站燃煤锅炉受热面灰污状态在线实时监测的理论与方法:采用人工神经网络对锅炉受热面的污染监测问题进行研究。根据传热学基本原理对影响锅炉受热面灰污状态各参数之间的内在关联进行了分析。在分析的基础上,运用神经网络按照锅炉受热面结构建立了锅炉受热面灰污监测模型。在神经网络的训练上,采用了改进的BP算法对锅炉受热面灰污监测模型进行训练。BP算法使网络的收敛速度大为改观,而且网络的适应性也有了很大的提高。在面向对象的编程思想指导下,开发了包括神经网络类等类库,在神经网络的实现上,可以生成复杂的多层前馈网络监测模型。运用VC++ 6.0编制了锅炉受热面污染在线监测系统程序。在现场实现了对PI系统的数据实时采集,完成了吹灰试验和监测系统的在线调试,并对监测结果进行了详细分析。所开发的实时监测系统,已经应用于华电国际十里泉电厂300MW燃煤锅炉的实际锅炉受热面污染吹灰指导,经过了大量实验的验证。监测结果表明,所建模型能正确反映各级受热面的污染因子的变化,所开发的系统软件能够提供锅炉受热面的在线监测功能,并给出吹灰优化操作指导。
论文目录:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题背景
1.1.1 锅炉受热面积灰结渣的危害
1.1.2 电站锅炉受热面吹灰现存问题
1.2 国内外研究现状
1.3 主要研究内容
1.3.1 课题的研究工作
1.3.2 监测系统的主要功能
1.4 研究对象概况
1.4.1 锅炉本体简介
1.4.2 锅炉受热面吹灰系统和运行介绍
第二章 用于锅炉受热面污染监测的人工神经网络
2.1 人工神经网络简介
2.2 人工神经网络的信息处理能力及其应用
2.3 人工神经网络模型
2.3.1 人工神经元数学模型
2.3.2 人工神经网络的拓扑结构
2.4 人工神经网络的学习方式
2.5 前馈神经网络及BP 训练算法
2.5.1 前馈神经网络
2.5.2 反向传播算法的数学描述
2.6 BP 算法的一些改进措施
2.7 网络的训练
第三章 锅炉受热面污染监测神经网络模型的实现
3.1 锅炉受热面基本传热模型
3.2 锅炉受热面积灰沾污特性分析
3.2.1 炉内过量空气系数的影响
3.2.2 锅炉出力的影响
3.2.3 吹灰的影响
3.3 受热面传热基本关联式
3.4 受热面灰污变量分析
3.5 受热面灰污监测BP 神经网络模型
3.5.1 输入层节点的确定
3.5.2 输出层节点的确定
3.5.3 隐层数目及隐层节点的确定
3.6 BP 神经网络模型的训练
3.6.1 样本的选取
3.6.2 数据的预处理
3.6.3 模型的训练
第四章 锅炉受热面积灰结渣在线实时监测结果分析
4.1 锅炉受热面吹灰系统分析
4.2 模型测试安排
4.3 模型测试结果及分析
4.3.1 第十组吹灰测试结果及分析
4.3.2 第九组吹灰测试结果及分析
4.3.3 第八组吹灰测试结果及分析
4.3.4 空气预热器吹灰测试结果及积灰特性分析
4.4 用监测结果优化吹灰
4.5 现场试验总结
第五章 实时监测系统的实现
5.1 在线监测系统的主要功能
5.1.1 受热面污染状态监测
5.1.2 锅炉性能计算
5.1.3 数据趋势曲线查询
5.1.4 自由报表
5.1.5 手工输入
5.2 系统实时数据采集的实现
5.2.1 PI 时间与系统时间
5.2.2 PI 系统点号、点类型的查询
5.2.3 PI 系统实时和历史查询的实现
5.3 在线监测系统的实现
5.4 系统运行主要界面
5.4.1 软件启动
5.4.2 客户端浏览
5.5 系统现场运行总结
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
硕士期间发表的论文
发布时间: 2007-06-11
参考文献
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