学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
基于RBF网络的600MW机组热力系统安全经济性研究
作 者: 宋宏儒
导 师: 丁常富
学 校: 华北电力大学(河北)
专 业: 热能工程
关键词: 600MW汽轮机组 热力系统 安全经济性 RBF神经网络
分类号: TM621
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 86次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
内容摘要
本文按照矩阵分析法建立了某600MW凝汽式机组的热力系统经济性状态方程,应用VB语言实现了机组在额定负荷和变工况下热力系统及其子系统的主要运行参数和各项热经济指标目标值的在线计算,为安全经济性分析奠定了基础。应用等效焓降法与小扰动理论分析法,定量分析了某一负荷下热力系统及其子系统的主要运行参数偏离目标值对机组经济性的影响程度以及造成的经济损失,指导机组进行安全性分析;利用MATLAB工具箱中的RBF神经网络构建了安全性分析系统,达到了提高机组安全性与经济性的目的。该系统直观、简明,具有友好的人机界面,运行人员便于操作。
|
全文目录
中文摘要 4 英文摘要 4-7 第一章 绪论 7-12 1.1 论文选题的背景及意义 7-8 1.2 国内外研究动态 8-10 1.2.1 热经济性研究 8-9 1.2.2 故障诊断研究 9-10 1.3 论文研究的主要内容及特点 10-12 第二章 RBF 神经网络 12-19 2.1 人工神经网络 12-14 2.1.1 人工神经网络的特点及应用 12-13 2.1.2 人工神经网络与故障诊断的联系 13-14 2.2 RBF 神经网络的基本原理 14-16 2.2.1 RBF 神经网络的结构及特点 14-16 2.2.2 RBF 神经网络的训练过程 16 2.3 RBF 神经网络与BP 神经网络的对比研究 16-17 2.4 RBF 网络与MATLAB 的实现 17-19 2.4.1 MATLAB 神经网络工具箱 17 2.4.2 应用RBF 神经网络构建与实现故障诊断系统的方法 17-19 第三章 机组热力系统性能分析理论 19-37 3.1 常用的热力系统分析方法 19-21 3.2 机组热力系统经济性状态方程 21-26 3.2.1 汽轮机热力系统汽水分布方程 22-23 3.2.2 汽轮机功率方程 23-24 3.2.3 锅炉吸热量方程 24 3.2.4 热经济指标方程 24-26 3.3 汽轮机组变工况下热力系统参数目标值的确定 26-35 3.3.1 机组变工况下热力系统参数目标值的概述 26 3.3.2 确定机组变工况下参数目标值的方法 26-27 3.3.3 变工况下热力系统参数目标值计算的方法及步骤 27-35 3.4 机组变工况下扰动因素的定量分析 35-37 3.4.1 机组运行中扰动因素的定量分析方法 35 3.4.2 基于矩阵方法的小扰动理论 35-37 第四章 机组热力系统的安全经济性分析 37-61 4.1 主要热力参数对机组安全经济性的影响 37-40 4.1.1 蒸汽参数对机组热经济性影响的定量分析 37-39 4.1.2 汽轮机缸效率对机组热经济性影响的定量分析 39-40 4.2 加热器对机组热安全经济性影响的定量分析 40-52 4.2.1 加热器端差变化对经济性影响的分析 41-43 4.2.2 抽汽压损对经济性影响的分析 43 4.2.3 散热损失对经济性影响的分析 43 4.2.4 运行方式对经济性影响的分析 43-46 4.2.5 基于RBF 神经网络的高加系统故障诊断 46-52 4.3 凝汽器对机组安全经济性影响的定量分析 52-61 4.3.1 过冷度对经济性影响的分析 52 4.3.2 真空对经济性影响的分析 52-53 4.3.3 传热端差对经济性的影响 53-55 4.3.4 基于RBF 神经网络的凝汽器系统故障诊断 55-61 第五章 600MW 机组热力系统的安全经济性分析系统 61-67 5.1 系统的概述 61-62 5.1.1 开发环境介绍及相关软件介绍 61-62 5.1.2 本系统设计的目的 62 5.2 系统的结构及介绍 62-66 5.2.1 整体系统的界面介绍 62-65 5.2.2 分页面介绍及应用 65-66 5.3 系统的进一步完善 66-67 第六章 结论 67-68 参考文献 68-72 致谢 72-73 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 73
|
相似论文
- 基于神经网络辨识的同步发电机励磁控制研究,TM31
- 制造业绿色产品研发的风险识别与评价研究,F205;F224
- 基于RBF的人工神经网络在PCB钻孔工艺中的应用,TN405
- 网络化控制系统故障诊断与容错控制研究,TP273
- 直线电梯单电磁悬浮导向系统RBF神经网络滑模控制,TP273
- 基于人工智能优化算法的聚丙烯熔融指数预报建模优化研究,TQ325.14
- 无人直升机鲁棒及自适应容错控制技术研究,V249.1
- 基于神经网络锅炉燃烧系统的模型研究,TK223.2
- 基于回波包络特征的超声波入侵探测方法研究,TP274.53
- 基于神经网络的莫尔条纹信号细分方法及应用,TP274
- 钕铁硼氢粉碎工艺计算机控制系统的研究,TP273.5
- 基于RBF神经网络的手绘电气草图识别研究,TP391.41
- 基于RBF神经网络与蚁群算法的瓦斯预测模型研究,TD712.5
- T-S型RBF神经网络在电解液成分建模中的应用研究,TP183
- 基于模糊推理和神经网络的预想事故自动选择研究,TM711
- 基于负荷预测的变电站电压无功优化控制策略研究,TM761.1
- 基于RBF神经网络的步进电机驱动控制技术研究及FPGA实现,TM383.6
- 优化算法改进的RBF神经网络在电动机控制中的应用,TM32
- 高速公路入口匝道控制研究,U491.54
- 水隔离浆体泵建模与控制,TH38
- 基于RBF神经网络的气动位置伺服系统的研究,TP273
中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 发电、发电厂 > 发电厂 > 火力发电厂、热电站
© 2012 www.xueweilunwen.com
|