本文關(guān)鍵詞：基于人工智能和數(shù)值模擬的超臨界鍋爐燃燒優(yōu)化應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《華北電力大學(xué)（北京）》 2008年

基于支持向量機(jī)的電站鍋爐燃燒穩(wěn)定性研究

李玉華  

【摘要】： 鍋爐是火電廠重要的燃燒設(shè)備,它內(nèi)部的燃燒狀況直接影響著整個(gè)機(jī)組運(yùn)行的安全性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性,因此對(duì)鍋爐的燃燒穩(wěn)定性的研究歷來都是研究的熱點(diǎn)。本文首先對(duì)燃燒穩(wěn)定性的影響因素和反映因素進(jìn)行了歸納總結(jié)。然后介紹了有關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)算法,該方法與傳統(tǒng)方法相比,克服了固有的模型選擇與過學(xué)習(xí)問題、非線性與維數(shù)災(zāi)難問題、局部極小問題。最后從火檢強(qiáng)度和影響因素著手,利用支持向量機(jī)(SVM)對(duì)燃燒狀態(tài)識(shí)別分類。測(cè)試結(jié)果表明,支持向量機(jī)方法用于鍋爐燃燒穩(wěn)定性的判別,具有很好的分類和泛化能力。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)（北京）
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TK227.1
【目錄】：

摘要3

ABSTRACT3-6

第一章 緒論6-11

1.1 前言6-7

1.2 相關(guān)研究7-9

1.2.1 煤粉燃燒穩(wěn)定性理論研究7-8

1.2.2 電站鍋爐燃燒狀態(tài)檢測(cè)技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r8-9

1.2.2.1 基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火焰燃燒診斷技術(shù)8-9

1.2.2.2 基于模糊理論的燃燒診斷技術(shù)9

1.2.2.3 基于主元分析方法的燃燒診斷技術(shù)9

1.2.2.4 基于火焰顏色定量分析的燃燒診斷技術(shù)9

1.2.2.5 基于頻譜分析的燃燒診斷技術(shù)9

1.3 研究內(nèi)容及意義9-10

1.4 本章小結(jié)10-11

第二章 燃燒穩(wěn)定性因素分析11-23

2.1 影響因素分析11-16

2.1.1 煤質(zhì)變化11-12

2.1.2 鍋爐負(fù)荷12-13

2.1.3 煤粉濃度13

2.1.4 一次風(fēng)溫與風(fēng)速13-16

2.1.5 煤粉細(xì)度16

2.1.6 煤粉氣流的初溫16

2.1.7 二次風(fēng)風(fēng)速和風(fēng)溫16

2.1.8 其它因素16

2.2 反映燃燒穩(wěn)定性的因素16-22

2.2.1 爐膛壓力17

2.2.2 火檢信號(hào)17-22

2.3 本章小結(jié)22-23

第三章支持向量機(jī)模型參數(shù)選擇算法研究23-38

3.1 支持向量機(jī)簡介23-29

3.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)理論概述23-25

3.1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基本理論25-28

3.1.3 支持向量機(jī)算法的發(fā)展歷史和現(xiàn)狀28-29

3.2 支持向量機(jī)基本算法29-34

3.2.1 支持向量分類29-32

3.2.2 支持向量回歸32-34

3.3 支持向量機(jī)模型參數(shù)的選擇34-37

3.3.1 模型參數(shù)對(duì)SVM 分類性能的影響34-36

3.3.2 模型參數(shù)選擇方法36-37

3.4 本章小結(jié)37-38

第四章 算法驗(yàn)證38-50

4.1 研究對(duì)象38

4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備38-39

4.3 樣本輸入量的選擇39-40

4.4 數(shù)據(jù)分析工具40-41

4.5 基于爐膛火檢信號(hào)的燃燒狀態(tài)判斷41-47

4.5.1 訓(xùn)練與測(cè)試41-46

4.5.2 模型參數(shù)的選擇46-47

4.6 基于影響因素的燃燒診斷47-49

4.6.1 特征數(shù)據(jù)的提取47-48

4.6.2 訓(xùn)練與測(cè)試48-49

4.7 本章小結(jié)49-50

第五章結(jié)論與展望50-52

參考文獻(xiàn)52-55

致謝55-56

在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參加科研情況56

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【引證文獻(xiàn)】

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【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于人工智能和數(shù)值模擬的超臨界鍋爐燃燒優(yōu)化應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：69536