發(fā)布時間：2017-08-22 08:31

  本文關(guān)鍵詞：余熱利用系統(tǒng)中換熱器的故障診斷及溫度控制性能評價

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【摘要】：余熱利用技術(shù)是深入發(fā)展節(jié)能減排的重要內(nèi)容。作為余熱利用技術(shù)的核心部件,換熱器對于系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行是至關(guān)重要的。所以,監(jiān)控系統(tǒng)中換熱器的性能并及時進行故障診斷時非常有必要的。本文針對余熱利用系統(tǒng)中換熱器的故障診斷與溫度控制性能評價與進行了一系列的討論與研究。針對結(jié)垢和傳感器故障兩種換熱器控制系統(tǒng)中的典型故障,本文提出一種基于雙線性模型參數(shù)辨識的換熱器故障診斷方法。為便于分析與仿真,文中建立了雙線性換熱器模型,使用帶遺忘因子的遞推最小二乘的方法來辨識與不可測的物理參數(shù)相關(guān)的模型參數(shù)。仿真結(jié)果顯示該方法可以在故障發(fā)生早期檢測出故障發(fā)生。為評估換熱器控制系統(tǒng)的健康程度,進行性能評價是必不可少的。考慮到傳統(tǒng)串級控制系統(tǒng)性能評價方法的局限性和工業(yè)生產(chǎn)實際存在非高斯擾動的情況,本文提出了一種基于最小熵的更為通用有效的性能評價指標。與基于最小方差性能評價指標不同,新的性能評價指標可以評價存在非高斯擾動的控制系統(tǒng)。文中應(yīng)用了基于信息熵的系統(tǒng)辨識方法對串級控制系統(tǒng)進行辨識。通過對仿真模型和工業(yè)實例的分析,并與傳統(tǒng)的最小方差的性能評價進行對比,結(jié)果顯示提出的基于最小熵的串級控制系統(tǒng)性能評價方法具有較好的通用性和準確性。
【關(guān)鍵詞】：換熱器 故障診斷 性能評價 信息熵
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TK115;TK172
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 論文研究背景及意義9-10
• 1.2 故障診斷技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 故障診斷的常用方法10-12
• 1.2.2 換熱器故障診斷研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 控制系統(tǒng)性能評價國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 主要研究內(nèi)容14-16
• 第2章 換熱器數(shù)學(xué)模型與常見故障16-23
• 2.1 引言16
• 2.2 換熱器常見故障16-18
• 2.3 換熱器原理與數(shù)學(xué)模型18-19
• 2.4 換熱器故障模型19-22
• 2.4.1 換熱器結(jié)垢故障模型19-21
• 2.4.2 傳感器故障模型21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第3章 基于參數(shù)辨識的換熱器故障診斷23-37
• 3.1 引言23
• 3.2 基于參數(shù)辨識的故障診斷23-25
• 3.2.1 故障診斷基本流程23-24
• 3.2.2 故障決策函數(shù)24-25
• 3.3 雙線性模型系統(tǒng)辨識25-31
• 3.3.1 換熱器雙線性系統(tǒng)模型25-26
• 3.3.2 遞推最小二乘辨識方法26-31
• 3.4 換熱器故障診斷31-36
• 3.4.1 仿真模型參數(shù)及工況設(shè)定31
• 3.4.2 仿真驗證31-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第4章 換熱器溫度控制系統(tǒng)性能評價37-56
• 4.1 引言37
• 4.2 換熱器串級控制系統(tǒng)37-39
• 4.2.1 余熱鍋爐37-38
• 4.2.2 余熱鍋爐主蒸汽溫度串級控制38-39
• 4.3 傳統(tǒng)串級控制系統(tǒng)性能評價39-45
• 4.3.1 最小方差串級控制系統(tǒng)性能評價原理39-41
• 4.3.2 最小方差性能評價方法在非高斯擾動系統(tǒng)的局限性41-45
• 4.4 基于最小熵的串級控制系統(tǒng)性能評價45-51
• 4.4.1 信息熵的定義與分析45-47
• 4.4.2 最小熵串級控制系統(tǒng)性能指標47
• 4.4.3 基于信息熵的串級控制系統(tǒng)辨識47-51
• 4.5 仿真驗證及工業(yè)實例分析51-55
• 4.6 本章小結(jié)55-56
• 第5章 結(jié)論與展望56-58
• 參考文獻58-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果64-65
• 致謝65

【共引文獻】

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本文編號：718123