風機組合建模的應用展望

發(fā)布于：02-11

1.模型與通風機性能在線監(jiān)測基于神經(jīng)網(wǎng)絡與機理的通風機性能監(jiān)測組合模型，成功地克服了現(xiàn)場缺乏對通過大管徑的流體流量的準確測量的不足。另外，隨著分散控制系統(tǒng)（簡稱DCS）在電廠的普及，DCS中信息的綜合利用成為一個新的研究方向。考慮到充分利用DCS中現(xiàn)有信息，與現(xiàn)場DCS系統(tǒng)結合，僅需安裝風機出入口差壓傳感器，可完成對于通風機重要性能參數(shù)的全面監(jiān)測。性能監(jiān)測所需的風機調(diào)節(jié)器開度、轉速、電動機側參數(shù)等均可通過基于神經(jīng)網(wǎng)絡的通風機性能監(jiān)測組合建模DCS通訊來完成。



2.模型與通風機系統(tǒng)管網(wǎng)故障診斷在電站通風系統(tǒng)的實際運行中，由于煙風系統(tǒng)的運行復雜性，管網(wǎng)中的堵灰、泄漏等現(xiàn)象時有發(fā)生。由以上分析可知，以上所獲的模型，是刻畫通風機本身性能特征的模型，對于管網(wǎng)中導致管網(wǎng)阻力變化的故障，具有較高的敏感性。由模型監(jiān)測得到的管網(wǎng)阻力特性曲線的綜合阻力系數(shù)U以及DCS中已有的煙風系統(tǒng)重要設備出入口的壓力信號（爐膛壓力、過熱器、省煤器、空預器、除塵器、風機出口壓力等），可構成管網(wǎng)故障診斷的特征向量，建立適于實時建模的的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的在線學習模型，可完成對管網(wǎng)系統(tǒng)不同部位堵灰及空預器泄漏情況的診斷。



結論



（1）采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡對經(jīng)過形式變換的通風機1
調(diào)節(jié)性能曲線進行曲面擬合的方法，擬合精度較高，可充分滿足工程應用。



（2）建立了與DCS結合的神經(jīng)網(wǎng)絡與機理組合建模的通風機性能監(jiān)測的模型，該模型適用于風機運行在相似定律范圍內(nèi)，對于其中的變速情況的模型，采用風機相似理論中的關系即可導出。



（3）此方法在研究通風機小流量區(qū)的規(guī)律時，可解決喘振預報、旋轉脫離診斷等故障。 ??