导读:本文包含了锅炉燃烧系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:锅炉,系统,电站,残炭,模糊,流化床,神经网络。
锅炉燃烧系统论文文献综述
王娜,郑晓东[1]（2019）在《火电厂循环流化床锅炉低氮燃烧系统改造浅析》一文中研究指出以75t/h循环流化床锅炉为例,介绍了某热电厂在超低排放改造过程中利用低氮燃烧技术控制燃煤锅炉氮氧化物(NO_x)的初始排放浓度,阐述了低氮燃烧改造的方法与措施,从燃烧环节降低氮氧化物(NO_x)的生成,实现了氮氧化物(NO_x)的前端控制,有效降低了后续脱硝设备的投资和运行费用,对循环流化床锅炉烟气脱硝改造提供了借鉴。(本文来源于《中国环保产业》期刊2019年11期）
胡林静,晏恒,王志艳[2]（2019）在《循环流化床锅炉燃烧系统自抗扰控制策略研究》一文中研究指出针对蒙西电厂300MW循环流化床锅炉燃烧系统中床温、主蒸汽压力间的延迟性和耦合性,提出了基于改进型粒子算法的自抗扰控制策略。系统控制中,新型粒子群算法结合了自然选择机制和高斯采样思想实时地自整定自抗扰控制器的参数,实现对床温和主蒸汽压力的性能优化和协调控制。仿真结果表明,与PID控制器相比,改进后的控制策略对控制器参数寻优更加快速与精确,对床温和主汽压模型的协调控制效果更佳,体现了该控制策略良好的负荷适应性和鲁棒性。(本文来源于《第十叁届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集》期刊2019-10-25）
佟得吉,刘翔[3]（2019）在《电站锅炉燃烧系统的智能控制与仿真分析》一文中研究指出电站锅炉是火电厂发电的主要设备,锅炉的燃烧性能直接关系到火电站的发电效率。由于电站锅炉燃烧系统具有非线性、滞后性、惯性以及不确定性等特点,采用常规的控制方法,无法达到预期的控制效果。为了提高锅炉燃烧系统工作效率,采用智能控制技术,建立锅炉燃烧系统模型,然后利用计算机仿真技术对模型进行仿真分析,发现智能模型可以更好地反映锅炉燃烧系统的运行特点,从而有利于实现锅炉燃烧系统的智能控制,达到最佳的理解控制效果。本文简单分析了电站锅炉燃烧系统的工艺流程,并根据电站锅炉燃烧系统的特点,构建神经网络+遗传算法的智能模型,经过仿真计算,发现智能模型满足燃烧系统特点,让整个系统保持在稳定状态下运行。(本文来源于《电子制作》期刊2019年20期）
高锦,李勇,周燕弟,章家岩[4]（2019）在《基于Smith预估补偿的RBF神经网络的锅炉燃烧系统解耦控制》一文中研究指出锅炉燃烧控制系统是火力发电厂单元机组的主要控制系统之一,具有较大延时、变动负荷、多扰动、非线性的特点,并且其中的变量之间都具有耦合关系,因此,很难建立精确的控制模型。为此,提出了一种新的解耦方法,引入解耦参数,实现系统的解耦控制,并且在MATLAB环境下对燃烧控制系统进行了仿真,通过仿真结果可以看出,系统的控制精度大大提高。(本文来源于《江汉大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
王宏武,刘欢,井新经[5]（2019）在《1000 MW超超临界锅炉燃烧系统数值模拟及工程应用》一文中研究指出某电厂1 000 MW锅炉在运行中,存在炉渣可燃物偏高、再热蒸汽温度偏低、燃烧稳定性差、炉膛四角一次风配风不均等问题。利用专业数值计算软件对该四角切圆燃烧锅炉改造前及改造后炉膛内燃烧工况进行数值模拟。计算结果表明:落入冷灰斗的煤粉量由改前的0.065 kg/m~3减少为改造后的0.052 kg/m~3,减少约20%,最下层二次风集中布置增强了对煤粉的托举能力。改造后在燃烧器截面方向,炉膛中心低温区减少,炉膛四周环形高温区增大,炉膛截面热负荷提高。沿炉膛高度方向,炉膛底部燃烧器区域截面平均温度提高约50～80℃,有利于煤粉气流的着火及燃烧;炉膛上部主燃区截面平均温度提高约20～30℃,有利于提高再热蒸汽温度。最下层燃烧器喷口四角煤粉碳转化率由改造前平均约为92.2%提高至改造后93.1%。提出了底部一、二次风喷口改造,下组燃烧器区域敷设卫燃带,在一次风管道加装可调缩孔等方案。改造完成后,该锅炉可在500 MW低负荷可不投油稳定燃烧,炉渣可燃物降低至2.5%～5.5%,再热蒸汽温度有一定提高,锅炉运行状态良好,锅炉效率提高0.3%。(本文来源于《热能动力工程》期刊2019年08期）
张萍[6]（2019）在《锅炉燃烧系统主蒸汽压力—给煤量的控制与优化》一文中研究指出锅炉燃烧系统在火电厂中扮演着重要角色,其中的主蒸汽压力-给煤量系统是锅炉和汽轮机之间的桥梁,影响着锅炉的燃烧效率。主蒸汽压力-给煤量系统是一个大惯性、大滞后、非线性的系统,实际生产中大多采用串级PID控制策略,但串级PID控制的参数整定需要经过多次试凑,且鲁棒性不强。本文以主蒸汽压力-给煤量系统的控制与优化为背景,将智能算法与PID控制相结合设计了智能控制器,在MATLAB环境下对其控制效果进行了仿真验证,并基于PLC进行了实验验证。本课题的主要研究内容如下;(1)分析现有锅炉燃烧系统的优化策略,针对主蒸汽压力-给煤量系统,采用智能控制器对其加以控制与优化。设计了以给煤量为主要影响因素的主蒸汽压力-给煤量系统的控制结构。(2)设计了基于模糊自适应PID控制的主蒸汽压力-给煤量优化系统。研究模糊控制系统的结构,设计了主蒸汽压力-给煤量优化系统中的模糊自适应PID控制器,利用二维模糊控制器的输出在线修正PID控制器的参数。在MATLAB环境下建立了模糊推理系统和主蒸汽压力-给煤量优化系统的仿真模型,分析了模糊自适应PID控制器的位置和个数对其控制效果的影响,并进行了仿真验证。(3)设计了基于ANFIS-PID控制的主蒸汽压力-给煤量优化系统。为克服模糊自适应PID控制中模糊控制规则对专家经验依赖性太强的缺点,分析ANFIS的结构及原理,将叁个双输入单输出的ANFIS并列,设计了 ANFIS-PID控制器,利用其输出在线修正PID控制器的参数。在MATLAB环境下建立了ANFIS和基于ANFIS-PID控制器的主蒸汽压力-给煤量优化系统的仿真模型,对其控制效果进行了仿真验证,并且对比分析了串级PID控制,模糊自适应PID控制和ANFIS-PID控制的控制效果。(4)在RSLogix 5000环境下,利用实验类比测试平台实现了模糊自适应PID控制和ANFIS-PID控制以及手/自动控制的无扰动切换。以AB的Compact Logix系列PLC为控制器,以叁层现场总线为网络架构,以叁容水箱液位-流量系统为类比实验控制对象,验证了本文所设计的智能控制器的有效性。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
陆江坤[7]（2019）在《模糊控制在锅炉燃烧系统的应用研究》一文中研究指出热水的锅炉对于我们的日常生产和活动来说是非常的重要的。也是我们比较常见的一种供热的设备。但是随着我们国家经济的发展,燃气热水锅炉我们更加是注重其中的环保性。而模糊控制是我们的锅炉燃烧当中非常重要的一个环节。所以,这种背景之下,本文通过对于锅炉燃烧系统的模糊控制的多个方面进行研究和分析。(本文来源于《现代营销(经营版)》期刊2019年07期）
陈琪[8]（2019）在《基于极限学习机的电站锅炉燃烧系统建模及多目标优化》一文中研究指出燃煤电站锅炉发电在我国的能源供应中占据着重要地位,而锅炉燃烧排放的氮氧化物(NOx)是大气中的主要污染物之一,长期以来影响着空气质量,并进而影响到人体健康。随着“智慧电厂”的建设,火电厂运行的数据存储量在不断地扩大。如何有效地利用电厂的大规模历史运行数据,并在此基础上提高锅炉燃烧热效率且降低NOx排放是电厂考虑的重点。本文针对某电厂燃煤锅炉,首先对其大规模历史运行数据进行数据挖掘,应用高斯混合聚类算法对数据进行再采样;其次采用基于随机梯度下降算法的核主成分分析(KPCA)算法对锅炉燃烧系统的各运行参数进行降维处理,去除输入变量之间的相关性,再使用极限学习机(ELM)分别建立以锅炉燃烧热效率和NOx排放为输出的模型;最后,为了达到锅炉高燃烧热效率、低NOx排放的燃烧目标,采用两种不同的多目标优化方法对锅炉燃烧系统进行多目标寻优,以指导不同需求下的锅炉燃烧。本文的研究思路及具体工作如下:(1)当前大多数电厂的DCS系统或SIS系统中储存了大量锅炉历史运行数据。虽然这些海量数据有助于对锅炉燃烧系统进行建模,但是锅炉运行现场复杂,不同检测装置采集的信息较为杂乱无序,这就需要使用有效的数据挖掘方法对这些系统数据进行处理分析,进而在数据驱动下来构建锅炉燃烧预测模型。本文针对某电站锅炉历史数据,首先对其进行预处理,进而提出一种高斯混合重采样(GMM重采样)的方法,并通过实验验证了其有效性。(2)锅炉燃烧系统是一个非线性、强耦合、大滞后的系统。其运行参数多,并且互相之间存在着复杂的耦合关系。本文采用一种基于随机梯度下降算法的改进的核主成分分析法(SKPCA)对锅炉的各运行参数进行降维处理,去除输入变量的相关性,并将提取的主成分特征矩阵作为ELM的输入,建立了锅炉燃烧系统模型。(3)现有的优化算法的寻优能力有着较大差别,且在不同的应用背景下的效果也不同。如何选用恰当的优化算法来实现锅炉燃烧系统的多目标优化是一个难题。本文将对锅炉燃烧系统的多目标优化采用两种优化方法进行实验分析,一种是使用权重系数法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并采用粒子群优化(PSO)算法对其进行寻优;另一种是直接使用多目标粒子群优化(MOPSO)算法求得锅炉燃烧系统各参数运行的一组Pareto最优解。根据这两组实验结果对这两种优化方法进行分析,并对锅炉燃烧系统的多目标优化提出合理建议。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-05-01）
董永昌,赵加星[9]（2019）在《电站锅炉燃烧系统的神经网络建模研究》一文中研究指出锅炉是火电厂主要的热力设备,锅炉燃烧系统将燃料与燃烧所需的空气按照一定的比例、速度送入到炉膛,确保燃烧迅速,可以更好的适应锅炉压力和煤炭的燃烧所需氧气,从而减少氮氧化物的排放量,达到节能目的。锅炉的燃烧系统是一具有多变量、非线性、不确定、滞后性等特点,常规的控制方法无法达到理想的要求。因此根据锅炉燃烧系统的特性,建立燃烧系统的神经网络模型,对燃烧系统的参数进行研究。本文主要分析了神经网络模型的优势、电站锅炉燃烧系统性能,在此基础上,建立锅炉燃烧系统的神经网络预测模型。神经网络预测模型可以对锅炉燃烧系统的烟气排放温度、炉膛温度、氮氧化物排放量等预测比较准确。(本文来源于《电子制作》期刊2019年08期）
潘鑫鑫,张广科[10]（2019）在《煤粉锅炉低氮燃烧系统优化燃烧探讨》一文中研究指出锅炉低氮燃烧系统投用后,煤粉不完全燃烧增加。在保证氮氧化物达标排放的前提下,通过提高煤粉细度,强化燃烧,调整燃气,优化二次风,合理配比ROFA风,降低煤粉不完全燃烧,控制锅炉结焦。(本文来源于《有色金属设计》期刊2019年01期）
锅炉燃烧系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对蒙西电厂300MW循环流化床锅炉燃烧系统中床温、主蒸汽压力间的延迟性和耦合性,提出了基于改进型粒子算法的自抗扰控制策略。系统控制中,新型粒子群算法结合了自然选择机制和高斯采样思想实时地自整定自抗扰控制器的参数,实现对床温和主蒸汽压力的性能优化和协调控制。仿真结果表明,与PID控制器相比,改进后的控制策略对控制器参数寻优更加快速与精确,对床温和主汽压模型的协调控制效果更佳,体现了该控制策略良好的负荷适应性和鲁棒性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
锅炉燃烧系统论文参考文献
[1].王娜,郑晓东.火电厂循环流化床锅炉低氮燃烧系统改造浅析[J].中国环保产业.2019
[2].胡林静,晏恒,王志艳.循环流化床锅炉燃烧系统自抗扰控制策略研究[C].第十叁届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集.2019
[3].佟得吉,刘翔.电站锅炉燃烧系统的智能控制与仿真分析[J].电子制作.2019
[4].高锦,李勇,周燕弟,章家岩.基于Smith预估补偿的RBF神经网络的锅炉燃烧系统解耦控制[J].江汉大学学报(自然科学版).2019
[5].王宏武,刘欢,井新经.1000MW超超临界锅炉燃烧系统数值模拟及工程应用[J].热能动力工程.2019
[6].张萍.锅炉燃烧系统主蒸汽压力—给煤量的控制与优化[D].西安理工大学.2019
[7].陆江坤.模糊控制在锅炉燃烧系统的应用研究[J].现代营销(经营版).2019
[8].陈琪.基于极限学习机的电站锅炉燃烧系统建模及多目标优化[D].太原理工大学.2019
[9].董永昌,赵加星.电站锅炉燃烧系统的神经网络建模研究[J].电子制作.2019
[10].潘鑫鑫,张广科.煤粉锅炉低氮燃烧系统优化燃烧探讨[J].有色金属设计.2019
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