国家自然科学基金(60774028)
- 作品数：20 被引量：156H指数：8
- 相关作者：牛培峰陈贵林李国强张先臣马云飞更多>>
- 相关机构：燕山大学攀枝花学院东北大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理自动化与计算机技术金属学及工艺一般工业技术更多>>
- UCM轧机转向辊控制模型与应用被引量：2
- 2014年
- 在板形测量系统中,板形辊边部传感器受力状态与转向辊受力弯曲有直接关系。为了得到准确的板形测量值,通过研究ABB板形辊的板形检测原理,分析了边部传感器在带钢张力作用下的受力状态,给出了转向辊受力弯曲的数学模型,并成功应用于1450冷连轧机上。研究结果表明,该模型用于ABB板形辊板形测量系统中,实现了板形精确测量。
- 田宝亮牛培峰
- 关键词：板形冷轧板形检测
- 基于万有引力搜索算法的电厂锅炉NO_x排放模型的参数优化被引量：20
- 2013年
- 以某330MW煤粉汽包锅炉为测试对象,以支持向量回归机为基础,利用最小二乘支持向量机和一种新的寻优算法———万有引力搜索算法进行了综合建模及参数优化.结果表明:建立的模型较好地实现了对电厂锅炉NOx质量浓度排放量的预测;与遗传算法、蜂群算法和粒子群算法相比,万有引力搜索算法能更好地找到未知优化参数,使得所建模型具有更高的预测能力和泛化能力,从而有效控制燃煤电厂NOx的排放量.
- 牛培峰肖兴军李国强马云飞陈贵林张先臣
- 关键词：最小二乘支持向量机燃烧优化NOX排放参数优化
- 多传感器数据融合技术在锅炉热效率计算中应用研究被引量：2
- 2009年
- 实现锅炉热效率实时计算对优化锅炉燃烧经济性具有重要意义,其难点在于飞灰含碳量的在线测量,目前广泛采用微波飞灰测碳仪进行在线监测。然而在实际中烟气密度和流速对仪器的测量精度有重要影响,使测量结果产生较大波动。本文设计了对烟气密度和流速的测量方法,并构造了基于多传感器数据融合技术的测量系统,利用BP神经网络对多传感器信息进行有效融合,在一定程度上提高了飞灰含碳量的测量精度。进而通过采集排烟温度、氧量等运行参数,依据反平衡方法给出锅炉效率的在线计算模型。
- 牛培峰化克张现平
- 关键词：飞灰含碳量锅炉信息融合热效率计算
- 基于粗糙集的自适应模糊神经网络用于循环流化床锅炉床温控制的研究被引量：3
- 2012年
- 针对循环流化床(CFB)锅炉床温的非线性、大惯性和大延迟等特性,提出了1种基于粗糙集的自适应模糊神经网络的床温控制方法,并且通过大量已知数据的学习得到模糊规则及其隶属度函数。为了减少规则的数目,提高数据的学习效率,引入了粗糙集,从采集数据中提取最小规则集,从而解决了自适应模糊神经网络中的规则爆炸问题。以CFB锅炉床温为控制对象,对基于粗糙集的自适应模糊神经网络控制器进行仿真比较。结果表明,该控制器控制效果优于常规PID控制器,但稳态误差较常规PID控制器大,其稳态误差小于1.7%,在允许范围内。
- 杨成民李国强牛培峰
- 关键词：CFB锅炉床温控制粗糙集模糊神经网络PID控制器
- 聚类融合控制在电厂热工过程控制中的应用研究被引量：4
- 2009年
- 电厂热工过程多数属于多容、多变量、大惯性、大滞后和参数缓变的系统,对这一类系统采用常规的控制方法,不能收到令人满意的控制效果。基于多传感器信息融合的聚类控制(简称聚类融合控制)是融合多个传感器的数据信息,并将其聚类成反映过程运行状况的类别,根据每一类别所描述的过程行为特点采取相应的控制策略,从而达到实现有效控制的目的。电厂循环流化床锅炉燃烧过程是一个典型的多容、多变量、大惯性、大滞后和参数缓变的热工过程,本文根据220t/h循环流化床锅炉燃烧过程的数学模型,设计了相应的聚类融合控制系统,仿真实验及现场运行证实了该系统的有效性。
- 牛培峰王磊马巨海张君张先臣
- 关键词：信息融合循环流化床热工过程
- 大型钢铁企业能量管理信息系统的框架结构及组成
- 为了实现钢铁企业的节能降耗,寻求钢铁企业节能降耗的新方法和有效途径,我们研究开发了某大型钢铁企业的能量管理信息系统(简称EMIS),通过在钢铁企业的实际应用,证明了作为钢铁企业信息化和自动化的重要组成部分的能量管理信息系...
- 牛培峰张维平
- 关键词：能量管理信息系统节能降耗
- 文献传递
- 自适应模糊神经网络控制在锅炉过热汽温控制中的应用被引量：17
- 2011年
- 常规的模糊控制系统不能自动地将专家知识经验转化为推理规则库,缺乏有效的方法来改进隶属度函数,而自适应神经模糊推理系统(ANFIS)将模糊逻辑和神经元相结合,采用反向传播算法和最小二乘法的混合算法来调整前提参数和结论参数,并能自动产生模糊规则.在此基础上提出了一种自适应模糊神经网络控制器,并将其应用于火电厂锅炉过热汽温控制中.结果表明:与常规的PID控制相比,该方法提高了锅炉汽温控制系统的动态稳定性和抗干扰性.
- 牛培峰张密哲陈贵林王怀宝张君窦春霞
- 关键词：锅炉过热汽温控制系统自适应神经模糊推理系统PID
- 基于改进人工蜂群算法的锅炉NO_x排放预测优化被引量：3
- 2014年
- 针对电厂循环流化床锅炉NOx排放问题进行了研究,并对人工蜂群算法进行了改进,结合最小二乘支持向量机建立了锅炉燃烧NOx排放模型,对锅炉可调参量进行了优化,降低了NOx排放浓度。将改进的人工蜂群算法与基本的人工蜂群算法和粒子群算法进行比较,说明基于改进人工蜂群算法所建立的模型能够很好的预测NOx的排放浓度,具有很强的辨识能力和泛化能力,同时也表明了改进人工蜂群算法计算速度快的优点及优化数据上的优势,通过仿真试验,优化后NOx排放浓度明显降低,体现了其工程实用价值。
- 牛培峰刘永超张先臣张向业
- 关键词：锅炉燃烧优化最小二乘支持向量机人工蜂群算法
- 基于神经网解耦的循环流化床锅炉燃烧系统自适应模糊控制被引量：12
- 2011年
- 电厂循环流化床锅炉的正常运行受到很多因素的影响,因此使其在实现自动控制方面遇到困难。根据循环流化床锅炉的特点,将自适应理论与模糊控制相结合,设计了一种基于BP神经网解耦的具有参数在线自调整功能的自适应模糊控制器,并应用于循环流化床锅炉燃烧控制系统中。该控制器不但可以适应被控对象的变参数运行工况,而且可以实现循环流化床锅炉燃烧过程主汽压力与床层温度的解耦控制。仿真试验和现场应用结果证明,本控制器对循环流化床锅炉燃烧过程具有良好的控制效果。
- 牛培峰高龙孟凡东陈贵林张君
- 关键词：神经网络解耦自调整自适应模糊
- 基于万有引力优化的支持向量机模型在板形识别中的应用被引量：8
- 2012年
- 针对目前板形模式识别模型泛化能力不高、训练速度慢等缺陷,以1次、2次、3次、4次勒让德正交多项式为板形缺陷基本模式,提出了由支持向量回归机(SVR)构建的模式识别模型;为了提高该模型的精确度,引入万有引力算法(GSA)优化SVR的参数,由此构成GSA-SVR预测模型。仿真试验结果表明:GSA-SVR模型不仅识别结果精度高,而且与PSO-BP神经网络模型相比泛化能力更强,训练速度更快,其识别结果可以为板形控制提供有效的依据。
- 牛培峰李鹏飞李国强马云飞
- 关键词：板形勒让德多项式支持向量回归机
