本文關(guān)鍵詞：汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)高效辨識算法及系統(tǒng)研究

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【摘要】：汽輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)是調(diào)節(jié)汽輪機轉(zhuǎn)速和功率以保證火電、核電機組安全、經(jīng)濟運行的重要機構(gòu)。建立反映汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)動態(tài)規(guī)律的精確的數(shù)學(xué)模型,是實現(xiàn)汽輪機優(yōu)化運行、狀態(tài)檢測、性能預(yù)測和故障診斷的基礎(chǔ)。本文針對目前汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)傳統(tǒng)參數(shù)辨識方法存在的周期長、適應(yīng)性差和人工參與度過高等問題,在深入分析既有辨識算法的基礎(chǔ)之上,探尋新型、高效的辨識手段。論文的主要工作及成果如下:(1)通過對常用智能優(yōu)化算法的特性分析,提出了改進(jìn)型引力搜索算法及改進(jìn)型粒子群-遺傳算法,測試結(jié)果證明了該兩種改進(jìn)型智能算法具有良好的優(yōu)化效果及高效的辨識性能。同時,通過對汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)模型的深入分析,提出了一種基于“最小二乘”思想的直接辨識法,辨識試驗表明:該方法具有辨識精度高、效率高和適應(yīng)性廣等特點。(2)基于對汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)的敏感性分析,提出了一種“粗細(xì)結(jié)合”的辨識策略。該辨識策略通過合理利用各環(huán)節(jié)輸入輸出的試驗數(shù)據(jù),不但保證了系統(tǒng)的整體精確性,而且也確保了各中間環(huán)節(jié)參數(shù)的合理性。仿真結(jié)果表明:這種辨識策略具有良好的辨識性能,有效地提高了辨識的準(zhǔn)確性和快速性。(3)集成粒子群算法、遺傳算法、引力搜索算法、改進(jìn)型引力搜索算法、改進(jìn)型粒子群-遺傳算法、遞推最小二乘法和直接辨識法,構(gòu)建了辨識算法庫。并以該算法庫為基礎(chǔ),結(jié)合所建的包含汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)典型環(huán)節(jié)模塊的模型庫,開發(fā)了具有參數(shù)預(yù)處理、系統(tǒng)模型構(gòu)建、辨識計算、動態(tài)仿真和后處理等功能的一體化參數(shù)辨識平臺。以某300MW及600MW火電機組的汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)為對象,采用本文提出的辨識算法及策略進(jìn)行了參數(shù)辨識,辨識試驗結(jié)果證明了算法的高效性與準(zhǔn)確性,以及辨識策略的合理性。本文開發(fā)的汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)辨識平臺,為汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)辨識提供了新的有效手段。
【關(guān)鍵詞】：汽輪機 調(diào)節(jié)系統(tǒng) 參數(shù)辨識 辨識算法
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TK261
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 課題背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)模型研究10-11
• 1.2.2 汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)辨識算法研究11-14
• 1.3 學(xué)位論文研究內(nèi)容14
• 1.4 本章小結(jié)14-17
• 2 汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)特性分析及數(shù)學(xué)模型17-33
• 2.1 汽輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)工作原理17-19
• 2.2 汽輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)的基本特性19-22
• 2.2.1 汽輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)的靜態(tài)特性19-20
• 2.2.2 汽輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)的動態(tài)特性20-22
• 2.3 汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)分析22-32
• 2.3.1 轉(zhuǎn)速測量及頻差放大環(huán)節(jié)模型23
• 2.3.2 調(diào)節(jié)器控制環(huán)節(jié)模型23-24
• 2.3.3 執(zhí)行機構(gòu)環(huán)節(jié)模型24-28
• 2.3.4 汽輪機本體環(huán)節(jié)模型28-29
• 2.3.5 汽輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)其他環(huán)節(jié)模型29-30
• 2.3.6 汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)整體模型30-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 3 汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)辨識方法研究33-63
• 3.1 傳統(tǒng)辨識算法簡介33-40
• 3.1.1 最小二乘法33-34
• 3.1.2 遺傳算法34-36
• 3.1.3 粒子群算法36-38
• 3.1.4 引力搜索算法38-40
• 3.2 改進(jìn)型辨識算法簡介40-45
• 3.2.1 改進(jìn)型引力搜索算法40-42
• 3.2.2 改進(jìn)型粒子群-遺傳算法42-44
• 3.2.3 直接辨識法44-45
• 3.3 智能算法優(yōu)化效果測試45-50
• 3.4 各算法辨識效果測試50-55
• 3.4.1 基于最小二乘法的辨識測試51-52
• 3.4.2 基于智能優(yōu)化算法的辨識測試52-53
• 3.4.3 基于直接辨識法的辨識測試53-54
• 3.4.4 辨識算法的辨識性能總結(jié)54-55
• 3.5 參數(shù)辨識策略研究55-61
• 3.5.1 參數(shù)敏感度分析55-57
• 3.5.2 “粗細(xì)結(jié)合”辨識思路57-59
• 3.5.3 “粗細(xì)結(jié)合”辨識策略的有效性驗證59-61
• 3.6 本章小結(jié)61-63
• 4 汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)辨識63-97
• 4.1 汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)辨識試驗數(shù)據(jù)分析63-68
• 4.1.1 參數(shù)辨識試驗類型63-66
• 4.1.2 實測數(shù)據(jù)預(yù)處理66-68
• 4.2 辨識系統(tǒng)簡介68-70
• 4.2.1 辨識系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)68-69
• 4.2.2 辨識平臺模型計算程序69-70
• 4.3 某 300MW機組汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)辨識70-86
• 4.3.1 機組資料及參數(shù)設(shè)置70-72
• 4.3.2 執(zhí)行機構(gòu)開啟/關(guān)閉時間常數(shù)辨識72-75
• 4.3.3 汽輪機本體容積時間常數(shù)辨識75-84
• 4.3.4 控制環(huán)節(jié)部分參數(shù)優(yōu)化84-86
• 4.4 某 600MW機組汽輪機及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)辨識86-95
• 4.4.1 機組資料及參數(shù)設(shè)置86-88
• 4.4.2 執(zhí)行機構(gòu)開啟/關(guān)閉時間常數(shù)辨識88-90
• 4.4.3 汽輪機本體容積時間常數(shù)辨識90-93
• 4.4.4 控制環(huán)節(jié)部分參數(shù)優(yōu)化93-95
• 4.5 本章小結(jié)95-97
• 5 結(jié)論與展望97-99
• 5.1 結(jié)論97
• 5.2 創(chuàng)新點97-98
• 5.3 展望98-99
• 致謝99-101
• 參考文獻(xiàn)101-107
• 附錄107
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文:107
• B. 作者在攻讀學(xué)位期間參加的科研項目:107

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本文編號：593140