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《过程控制系统》课程思政建设探讨 认领
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作者 赵征 王聚芹 马平 《科教导刊:电子版》 2020年第23期128-129,共2页
课堂教学是育人的主渠道和主阵地,专业课教学应与思想政治理论课教学紧密结合,起到同向同行的育人功能。本文就如何发挥《过程控制系统》课程教学的育人功能进行了探讨。通过“思政课教师与专业课教师结对子”的形式,增强了专业课教师... 课堂教学是育人的主渠道和主阵地,专业课教学应与思想政治理论课教学紧密结合,起到同向同行的育人功能。本文就如何发挥《过程控制系统》课程教学的育人功能进行了探讨。通过“思政课教师与专业课教师结对子”的形式,增强了专业课教师的“育德意识”和“育德能力”,充分发掘了课程的思想政治教育资源,将知识传授、能力提升、价值观塑造有效融入到课程的讲授当中,全方位提高育人质量。 展开更多
关键词 课程思政 过程控制系统 同向同行 育人功能
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网络中的“大学生”话语生态特征研究——基于网络文本的LDA分析 认领
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作者 王建红 金雪涵 王葆 《青年发展论坛》 2020年第5期19-26,共8页
大学生是当代社会的重要群体,研究“大学生”一词在网络中的话语生态,有助于人们增进对当代大学生的整体了解。通过LDA主题模型对大学生经常关注和利用的五大媒体的网络文本展开话语分析,在一定程度上刻画出了网络中“大学生”这一主题... 大学生是当代社会的重要群体,研究“大学生”一词在网络中的话语生态,有助于人们增进对当代大学生的整体了解。通过LDA主题模型对大学生经常关注和利用的五大媒体的网络文本展开话语分析,在一定程度上刻画出了网络中“大学生”这一主题的话语生态特征,据此分析了蕴涵在“大学生”话语生态中的当代大学生的社会特征和生活状态,对相关工作提出了启示性建议。 展开更多
关键词 大学生 话语生态 LDA
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平行视觉框架下深度卷积神经网络可视化分析 认领
3
作者 翟永杰 杨旭 +2 位作者 王金娜 王坤峰 赵振兵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第19期139-145,共7页
深度学习方法在计算机视觉领域取得了很大的发展,多种深度卷积神经网络在实际的目标检测中取得了很好的应用效果,但均存在网络可解释性较差的问题。通过将特征图反向映射到输入图像的像素空间,来对网络的特征图进行可视化分析;在平行视... 深度学习方法在计算机视觉领域取得了很大的发展,多种深度卷积神经网络在实际的目标检测中取得了很好的应用效果,但均存在网络可解释性较差的问题。通过将特征图反向映射到输入图像的像素空间,来对网络的特征图进行可视化分析;在平行视觉研究框架下,分别采用真实和人工绝缘子图像样本来分析网络的特征响应,最后依据可视化结果对网络参数进行调整。研究结果表明,人工图像中绝缘子的占比、角度和位置对网络的特征响应和分类正确率均有不同程度的影响,根据真实和人工绝缘子图像的特征图可视化结果来对网络的结构和参数进行调整,能够较好地提升网络的性能。 展开更多
关键词 平行视觉 卷积神经网络 可视化 特征响应
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电力监控场景下基于光流特征点的目标跟踪算法 认领
4
作者 金玥佟 杨耀权 杜永昂 《电力科学与工程》 2020年第5期40-47,共8页
针对在特定电力系统监控场景下的目标跟踪问题,提出了一种基于光流特征点的目标跟踪算法。首先,对Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)跟踪算法提取到的特征点进行背景特征点滤除,分离出关键特征点;其次,利用Density Based Spatial Clustering of ... 针对在特定电力系统监控场景下的目标跟踪问题,提出了一种基于光流特征点的目标跟踪算法。首先,对Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)跟踪算法提取到的特征点进行背景特征点滤除,分离出关键特征点;其次,利用Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise(DBSCAN)聚类方法对关键光流特征点进行聚类处理,区分出不同运动目标;最后,在KLT跟踪算法中引入Kalman滤波器对因遮挡导致的跟踪目标识别不全甚至目标丢失进行了优化。仿真实验结果表明:提出的算法能够在电力系统监控视频中实现对多目标的有效跟踪,并对跟踪目标遮挡情况有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 电力系统 目标跟踪 光流特征 KLT算法 DBSCAN聚类 KALMAN滤波
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基于Cycle-GAN的绝缘子图像生成方法 认领 被引量:1
5
作者 王金娜 苏杰 +2 位作者 杨凯 翟永杰 刘洪吉 《广东电力》 2020年第1期100-108,共9页
深度学习模型应用于输电线路绝缘子目标检测时,在训练样本方面存在公开样本集缺乏和优质样本不足的问题,为此提出一种基于循环一致性生成对抗网络(cycle-generative adversarial networks,Cycle-GAN)的绝缘子图像生成方法。首先分析绝... 深度学习模型应用于输电线路绝缘子目标检测时,在训练样本方面存在公开样本集缺乏和优质样本不足的问题,为此提出一种基于循环一致性生成对抗网络(cycle-generative adversarial networks,Cycle-GAN)的绝缘子图像生成方法。首先分析绝缘子样本集,对绝缘子图像基于背景色彩特征进行风格域划分;之后在划分好的绝缘子风格域样本集基础上,采用Cycle-GAN生成绝缘子图像样本;最后,搭建分类网络验证生成图像用于扩充的有效性,并进一步探究了生成图像不同扩增比例对分类性能的影响。结果表明:绝缘子生成样本可一定程度上替代真实样本;生成图像不同扩充比例对网络性能影响不同,当扩充比例在40%~50%时,分类网络性能提升效果最佳。 展开更多
关键词 循环一致性生成对抗网络 图像生成 深度学习 绝缘子检测
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以解决复杂工程问题能力培养为目标的综合实践课程群建设——以“大型火电机组热控系统设计及实现”为例 认领
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作者 王晓燕 董泽 翟永杰 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2020年第9期212-218,共7页
"卓越计划"在工程教育改革上负有重任,本科工程教育的基本定位是培养学生解决复杂工程问题的能力。本文结合某校能源电力特色背景,在自动化专业卓越工程师班的大四阶段,开设"大型火电机组热控系统设计及实现"综合... "卓越计划"在工程教育改革上负有重任,本科工程教育的基本定位是培养学生解决复杂工程问题的能力。本文结合某校能源电力特色背景,在自动化专业卓越工程师班的大四阶段,开设"大型火电机组热控系统设计及实现"综合实践课程群。课程群依托"激励式600 MW超临界仿真系统"进行,从教学内容、教学方法及考核环节等方面,围绕"解决复杂工程问题的能力培养",进行了一系列改革与实践。 展开更多
关键词 复杂工程问题 解决复杂工程问题能力 工程教育 卓越工程师 综合实践课程群
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一种基于深度学习的FRS-CLSTM风速预测模型 认领
7
作者 姚万业 黄璞 +1 位作者 姚吉行 贾昭鑫 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期324-330,共7页
为了实现高精度的风速预测,提出一种基于深度学习的模糊粗糙集(FRS)-神经网络(CLSTM)风速预测模型,该模型由FRS和CLSTM深度学习模型2部分组成。首先由FRS对自然特性时间序列参数进行属性约简,对庞大的数据集进行数据降维;然后结合风电... 为了实现高精度的风速预测,提出一种基于深度学习的模糊粗糙集(FRS)-神经网络(CLSTM)风速预测模型,该模型由FRS和CLSTM深度学习模型2部分组成。首先由FRS对自然特性时间序列参数进行属性约简,对庞大的数据集进行数据降维;然后结合风电机组风速软测量理论,优化确定CLSTM深度学习模型的输入参数;最后CLSTM深度学习利用卷积神经网络提取短期的多维度时间变量的依赖关系,利用循环神经网络捕获输入时间序列时间跨度上的长期特性,进而得到最终的预测风速。以某风电场实测数据为例进行仿真测试,结果表明所提出的FRS-CLSTM风速预测方法可有效提高风速的预测精度。 展开更多
关键词 风力发电 深度学习 LSTM 模糊粗糙集 风速预测
基于增强现实的汽轮机检修辅助系统 认领
8
作者 瞿进 谢文杰 +1 位作者 邓春 张悦 《山东电力技术》 2020年第10期57-60,共4页
火电机组的汽轮机设备检修周期不固定,检修工作繁杂,针对检修过程管理及检修效果评价没有好的方法,通常利用检修后的实际运行效果来评价检修水平的高低,大修后运行效率低于大修前的现象普遍存在。绝大多数电厂的汽轮机检修由外委检修队... 火电机组的汽轮机设备检修周期不固定,检修工作繁杂,针对检修过程管理及检修效果评价没有好的方法,通常利用检修后的实际运行效果来评价检修水平的高低,大修后运行效率低于大修前的现象普遍存在。绝大多数电厂的汽轮机检修由外委检修队伍完成,人员水平参差不齐,而本厂专业技术人员的水平达不到技术监督的要求,种种原因结合在一起,使得目前汽轮机设备检修过程管理不规范,检修评价体系不完善。迫切需要开发和设计一套针对汽轮机检修特点及工艺要求的检修辅助系统,帮助企业提升自身的管理及运维服务,从而提升企业的大型复杂设备检修质量,并帮助企业优化定期检修的生产排程。利用全息成像技术在真实场景上叠加虚拟三维场景,利用增强现实技术实现虚实结合的实物结构及参数可视化,搭建增强现实眼镜终端与应用服务器组成的系统为实际检修过程提供专家型的指导,从而达到提高检修人员水平、优化检修进程,保障检修水平的目的。 展开更多
关键词 增强现实 汽轮机检修 辅助系统
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基于NSET与信息熵的故障预警等级研究 认领
9
作者 李洋 安平 +3 位作者 李志强 刘帅 马良玉 刘卫亮 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第7期153-158,共6页
为降低风电机组因机械故障引起的修复成本与风力资源的浪费,提出一种结合非线性状态估计(NSET)与信息熵理论的故障预警算法,使用系统监测数据完成关键设备故障预警,降低设备停机时长。将目标监测参数的前一时刻也作为特征参数之一,并以... 为降低风电机组因机械故障引起的修复成本与风力资源的浪费,提出一种结合非线性状态估计(NSET)与信息熵理论的故障预警算法,使用系统监测数据完成关键设备故障预警,降低设备停机时长。将目标监测参数的前一时刻也作为特征参数之一,并以固定步距挑选历史正常监测数据,组成非线性状态估计算法的记忆矩阵;将改进的信息熵使用范畴进一步限定,并提出递进式故障预警等级,有助于直观了解设备衰退阶段。以风电机组SCADA数据作为数据源,预警发电机驱动端轴承温度高于上限值故障,并探讨不同归一化方法对所提算法的影响,故障算例显示所提算法能够提前预警潜在故障。 展开更多
关键词 非线性状态估计 信息熵 故障预警 归一化 SCADA数据
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基于语义空间信息映射加强的零样本学习方法 认领
10
作者 翟永杰 吴童桐 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第12期113-118,196,共7页
基于语义空间的类别描述信息进行零样本学习的难点是语义特征和图像特征之间存在偏差。对此提出一种基于语义空间信息映射加强的零样本学习方法。在词向量训练时进行数据增强,并将语义空间输出词向量连接全连接层进行语义分析加强并生... 基于语义空间的类别描述信息进行零样本学习的难点是语义特征和图像特征之间存在偏差。对此提出一种基于语义空间信息映射加强的零样本学习方法。在词向量训练时进行数据增强,并将语义空间输出词向量连接全连接层进行语义分析加强并生成语义特征向量。图像使用VGG16卷积神经网络模型提取图像特征向量,结合语义特征向量进行余弦相似度匹配,基于对比损失得到改进的损失函数。实验结果表明,与使用属性特征进行零样本学习的方法对比,该方法的正确率提升了5.5%。 展开更多
关键词 零样本学习 语义空间 映射加强 数据增强 余弦相似度 对比损失
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基于层析成像的气液两相流相关流量测量方法 认领
11
作者 仝卫国 朱赓宏 顾浩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第10期1245-1251,共7页
对电阻层析成像技术和图像的小波纹理特征进行了研究,提出一种基于层析成像的气液两相流相关流量测量方法,实现了液相流量的准确测量。利用电阻层析成像技术和相关算法对不同泡型下的相含率、渡越时间进行检测,得到气相流量;利用小波分... 对电阻层析成像技术和图像的小波纹理特征进行了研究,提出一种基于层析成像的气液两相流相关流量测量方法,实现了液相流量的准确测量。利用电阻层析成像技术和相关算法对不同泡型下的相含率、渡越时间进行检测,得到气相流量;利用小波分析提取出层析成像的流型纹理特征;从而基于BP神经网络建立不同泡型下的气液两相流的相关流量测量模型。实验结果表明,液体流量的测量精度可以达到3%以内。 展开更多
关键词 计量学 相关流量测量 气液两相流 层析成像 气相流量 纹理特征
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极限学习机在电容层析成像中的应用 认领
12
作者 张立峰 朱炎峰 《电测与仪表》 北大核心 2020年第9期146-152,共7页
针对复合材料的无损检测技术,介绍了一种基于极限学习机(ELM)的电容层析成像算法(ECT)。为保证样本的代表性,随机生成各类训练样本模型。对训练样本及测试样本模型的仿真电容值及其灰度值进行归一化处理,采用极限学习机进行训练及测试... 针对复合材料的无损检测技术,介绍了一种基于极限学习机(ELM)的电容层析成像算法(ECT)。为保证样本的代表性,随机生成各类训练样本模型。对训练样本及测试样本模型的仿真电容值及其灰度值进行归一化处理,采用极限学习机进行训练及测试。给出了仿真结果及分析,探讨了文中方法的优缺点,该方法具有优越的泛化能力和学习速度,且成像精度得到较大提高,具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 多相流检测 电容层析成像 图像重建 机器学习 极限学习机
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基于广义回归神经网络的风电机组性能预测模型及状态预警 认领
13
作者 崔恺 许宜菲 +5 位作者 李雪松 杜亦航 李洋 马良玉 乔福宇 刘卫亮 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第32期13220-13228,共9页
提出一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的风力发电机组性能预测及异常状态预警方法。通过分析运行中影响风机主轴转速和发电功率的主要因素,确定了性能预测模型的输入和输出参数。运用监控与数据采... 提出一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的风力发电机组性能预测及异常状态预警方法。通过分析运行中影响风机主轴转速和发电功率的主要因素,确定了性能预测模型的输入和输出参数。运用监控与数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统的真实历史数据,采用广义回归神经网络(GRNN)建立了风电机组的性能预测模型,通过比较模型的预测精度对GRNN的平滑因子进行了优选。以此模型为基础,采用滑动数据窗方法实时计算风电机组转速和功率的残差评价指标,当评价指标连续超过预先设定的阈值时,则可判断风电机组状态异常。采用某实际风电机组若干历史故障发生前后的真实SCADA数据进行模拟,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 风电机组 性能预测模型 广义回归神经网络(GRNN) 运行状态监测 参数预警
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基于三维激光雷达的无人机场景建模 认领
14
作者 赵猛 姚凯 +3 位作者 杨国栋 何煊 梁自泽 翟永杰 《现代电子技术》 北大核心 2020年第14期42-47,共6页
随着无人机应用领域的不断扩大,无人机对周围环境感知的需求逐渐加大,激光雷达技术的应用成为无人机研究领域的重要发展趋势。为解决无人机在飞行过程中周围环境复杂导致现场定位信号较差的问题,基于三维激光雷达,结合大疆无人机的Onboa... 随着无人机应用领域的不断扩大,无人机对周围环境感知的需求逐渐加大,激光雷达技术的应用成为无人机研究领域的重要发展趋势。为解决无人机在飞行过程中周围环境复杂导致现场定位信号较差的问题,基于三维激光雷达,结合大疆无人机的Onboard SDK技术,设计机载激光点云采集系统以及激光点云处理算法。为了降低激光采集系统的操作难度,设计避障算法,在飞行既定路线的同时结合激光点云进行避障飞行。利用激光点云SLAM算法,实现了无人机对周围环境的三维建模,以达到无人机对周围环境感知的目的,并通过实际测试验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 无人机 场景建模 三维激光雷达 激光点云采集系统 系统设计 避障飞行
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基于CEEMD和改进时间序列模型的超短期风功率多步预测 认领
15
作者 赵征 汪向硕 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期352-358,共7页
根据风功率非平稳特性,提出一种基于互补集合经验模态分解和时间序列分析方法中的差分自回归滑动平均模型的新型风功率组合多步预测模型。首先对风功率序列进行互补集合经验模态分解,以降低风功率序列的非平稳特性;之后采用模糊熵理论... 根据风功率非平稳特性,提出一种基于互补集合经验模态分解和时间序列分析方法中的差分自回归滑动平均模型的新型风功率组合多步预测模型。首先对风功率序列进行互补集合经验模态分解,以降低风功率序列的非平稳特性;之后采用模糊熵理论对各分量进行复杂度评估,对复杂度相近的相邻分量重新组合,从而有效降低预测时间和计算量;然后对新组合的各分量建立差分自回归滑动平均(ARIMA)模型,再对各分量进行残差序列检验,对存在异方差特性的分量建立ARIMA-GARCH模型;最后叠加各分量预测结果得到最终的风功率多步预测值。实验结果表明,所提的组合预测模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 风功率预测 互补集合经验模态分解 模糊熵 ARIMA-GARCH模型 多步预测
基于CNN-GRU神经网络的短期负荷预测 认领
16
作者 张立峰 刘旭 《电力科学与工程》 2020年第11期53-57,共5页
提出了一种基于CNN-GRU(convolutional neural networks-gate recurrent unit)神经网络的电力系统短期负荷预测方法。首先使用卷积神经网络(CNN)对负荷及气象数据进行卷积处理,以更好地提取数据新特征,增强输入数据与输出数据间的相关... 提出了一种基于CNN-GRU(convolutional neural networks-gate recurrent unit)神经网络的电力系统短期负荷预测方法。首先使用卷积神经网络(CNN)对负荷及气象数据进行卷积处理,以更好地提取数据新特征,增强输入数据与输出数据间的相关性。然后使用门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测。使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对CNN-GRU方法进行了测试。结果表明:与单独的CNN网络或GRU网络相比,CNN-GRU网络对电力系统短期负荷的预测误差更小,预测精度更高。 展开更多
关键词 短期负荷预测 深度学习 卷积神经网络 门控循环单元
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高占空比斩波串级调速反馈变压器保护优化 认领
17
作者 林永君 王兴武 +1 位作者 王兵树 张照彦 《电气传动》 北大核心 2020年第1期24-29,共6页
斩波串级调速系统从电机转子侧调节转差功率实现调速,在高占空比运行时转差功率很小,发生逆变故障后逆变直流电流波形呈现稀疏脉冲形状,现有保护策略不能检测到过流故障信号并执行保护动作,极易导致反馈变压器损坏。针对现存问题,分析... 斩波串级调速系统从电机转子侧调节转差功率实现调速,在高占空比运行时转差功率很小,发生逆变故障后逆变直流电流波形呈现稀疏脉冲形状,现有保护策略不能检测到过流故障信号并执行保护动作,极易导致反馈变压器损坏。针对现存问题,分析了斩波串级调速系统的稳态电流特性及逆变故障暂态过程,结合现有保护策略,得出保护失效原因的理论依据,并据此进行保护优化,提出带直流回路欠压保护的优化方案。仿真及样机试验表明,理论分析及推导正确,经优化的保护策略能够在逆变故障时有效保护反馈变压器,可提高系统可靠性。 展开更多
关键词 斩波串级调速 逆变故障 反馈变压器 保护优化
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基于功率曲线分析与神经网络的风电机组故障预警方法 认领
18
作者 乔福宇 马良玉 马永光 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第8期44-50,共7页
为尽早发现风电机组早期故障,减少风电场的运维成本,提出一种基于功率曲线分析与神经网络的故障预警方法。首先,依据功率特性曲线,使用最小二乘与离散度分析结合的算法对SCADA数据进行筛选,以保留符合机组正常工况的数据作为建模的训练... 为尽早发现风电机组早期故障,减少风电场的运维成本,提出一种基于功率曲线分析与神经网络的故障预警方法。首先,依据功率特性曲线,使用最小二乘与离散度分析结合的算法对SCADA数据进行筛选,以保留符合机组正常工况的数据作为建模的训练数据,从而提高模型的精度。然后,使用随机森林算法筛选模型的输入参数以简化模型结构,并通过对比隐含层的数目建立风电机组的神经网络模型。最后,结合滑动窗口模型,提出一种能反映机组实时运行状态的指标,并通过非参数估计法确定该指标的阈值,以实现状态预警及在线监测。该方法充分利用SCADA数据,且不需要对风电机组复杂的物理特性进行分析。将该方法分别用于某风电场的变桨系统和偏航系统的故障预警,实验结果是分别提前18.5 h和28.4 h出现预警信号,进一步证明方法的有效性。 展开更多
关键词 风电机组 故障预警 神经网络 状态识别 功率曲线
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一种基于改进马氏距离的MIMO系统性能评价方法 认领
19
作者 王印松 马娉妍 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第6期101-107,共7页
为提高多变量控制系统性能评价的精度,解决传统马氏距离无法计算多个集合之间距离的问题,提出一种基于改进马氏距离的多变量控制系统性能评价方法。该方法基于多变量控制系统的在线运行数据,首先根据Hurst指数筛选出表示系统最佳性能的... 为提高多变量控制系统性能评价的精度,解决传统马氏距离无法计算多个集合之间距离的问题,提出一种基于改进马氏距离的多变量控制系统性能评价方法。该方法基于多变量控制系统的在线运行数据,首先根据Hurst指数筛选出表示系统最佳性能的运行数据,以此数据建立性能评价的基准;然后对传统马氏距离的计算过程进行改进,给出Hurst指数与改进马氏距离结合的性能评价指标的具体计算方法;最后利用隶属度函数对性能指标进行性能评价等级划分。通过模型仿真验证指标的合理性,并将该方法用于某电厂二级过热喷水减温控制过程。结果表明,该评价方法有效合理且计算简单。 展开更多
关键词 多变量控制系统 性能评价 改进马氏距离 HURST指数 隶属度
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一种RB工况下超临界机组主蒸汽温度控制策略 认领
20
作者 杨敏 牟文彪 +2 位作者 陆陆 郑天瑞 王印松 《电力科学与工程》 2020年第7期61-67,共7页
针对超临界机组RB过程中主蒸汽温度的控制问题,在分析了中间点温度和主汽温的主要影响因素以及二者在RB过程中的动态变化特性的基础上,提出了RB工况下主蒸汽温度的综合控制策略并进行了相应的逻辑优化。在给水控制策略优化上,首先细化... 针对超临界机组RB过程中主蒸汽温度的控制问题,在分析了中间点温度和主汽温的主要影响因素以及二者在RB过程中的动态变化特性的基础上,提出了RB工况下主蒸汽温度的综合控制策略并进行了相应的逻辑优化。在给水控制策略优化上,首先细化了不同类型辅机RB时的给水设定值生成时间,然后引入中间点温度的调节信号进行共同调节。主汽压力控制策略根据不同工况滑压曲线设置限速速率和惯性时间。根据改进后的控制策略搭建仿真模型。仿真结果表明:该控制策略在RB过程中能够减少中间点参数的波动,进而稳定主汽温变化,保证了机组运行的安全性与经济性。 展开更多
关键词 RB过程 主蒸汽温度 中间点温度 综合控制策略
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