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公开(公告)号：CN109670625B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201810992640.3
申请日：2018-08-28
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波最小二乘支持向量机的燃煤机组NOx排放浓度预测方法。通过对现场数据和理论的分析，确定脱硝系统动态模型的输入和输出变量，通过离线计算脱硝系统动态模型参数，完成当前时刻NOx排放浓度预测，采用无迹卡尔曼滤波不断更新核参数值σ和模型参数α，b，对支持向量样本进行更新，进行下一时刻NOx排放浓度的预测。本发明提出的方法对NOx排放浓度进行准确预测，不但有利于进一步提高选择性催化还原脱硝控制系统的调节品质，而且可以用来判断现场数据是否真实准确，为环保部门的监管执法提供依据。
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公开(公告)号：CN108416106A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810113302.8
申请日：2018-02-05
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司 , 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了基于多尺度主元分析的给水泵故障检测方法，利用离散小波变换对采集的变量数据进行分解，利用主元分析法确定在每个尺度内的小波系数，再将大于特定阈值的系数选出来产生多尺度的模型；利用主元分析法对新的统计量进行建模，分别计算T2统计量和Q统计量，当其中有一个统计量超出阈值时即发出故障警报。本发明的给水泵的过程数据本质上是多尺度的，在不同的时域和频域中存在差异性，传统的基于单一尺度的统计方法不能够将表现系统运行状态的主要变量准确分隔出来；因此选取多尺度的主成分分析法进行特征提取可以提高检测的灵敏度。
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公开(公告)号：CN107725283A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710845180.7
申请日：2017-09-19
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC: F03D17/00
CPC classification number: F03D17/00 , F05B2260/84
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信念网络模型的风机故障检测方法，它是采用深度信念网络建立风机流量预测模型，通过选择与风机流量相关的状态参数作为模型的输入变量，对风机的流量进行预测。深度信念网络由多层连续型限制玻尔兹曼机连续型限制玻尔兹曼机堆叠而成，并采用自适应步长方法加速算法训练过程。此外，根据滑动窗口计算残差分布特性，当残差的均值或标准差超过阈值时，发出报警。本发明能够准确预测风机流量，同时能够检测出风机异常工作状态，实现对风机的故障检测。
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公开(公告)号：CN108416106B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201810113302.8
申请日：2018-02-05
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司 , 东南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了基于多尺度主元分析的给水泵故障检测方法，利用离散小波变换对采集的变量数据进行分解，利用主元分析法确定在每个尺度内的小波系数，再将大于特定阈值的系数选出来产生多尺度的模型；利用主元分析法对新的统计量进行建模，分别计算T2统计量和Q统计量，当其中有一个统计量超出阈值时即发出故障警报。本发明的给水泵的过程数据本质上是多尺度的，在不同的时域和频域中存在差异性，传统的基于单一尺度的统计方法不能够将表现系统运行状态的主要变量准确分隔出来；因此选取多尺度的主成分分析法进行特征提取可以提高检测的灵敏度。
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公开(公告)号：CN107725283B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201710845180.7
申请日：2017-09-19
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信念网络模型的风机故障检测方法，它是采用深度信念网络建立风机流量预测模型，通过选择与风机流量相关的状态参数作为模型的输入变量，对风机的流量进行预测。深度信念网络由多层连续型限制玻尔兹曼机连续型限制玻尔兹曼机堆叠而成，并采用自适应步长方法加速算法训练过程。此外，根据滑动窗口计算残差分布特性，当残差的均值或标准差超过阈值时，发出报警。本发明能够准确预测风机流量，同时能够检测出风机异常工作状态，实现对风机的故障检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109670625A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201810992640.3
申请日：2018-08-28
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波最小二乘支持向量机的燃煤机组NOx排放浓度预测方法。通过对现场数据和理论的分析，确定脱硝系统动态模型的输入和输出变量，通过离线计算脱硝系统动态模型参数，完成当前时刻NOx排放浓度预测，采用无迹卡尔曼滤波不断更新核参数值σ和模型参数α，b，对支持向量样本进行更新，进行下一时刻NOx排放浓度的预测。本发明提出的方法对NOx排放浓度进行准确预测，不但有利于进一步提高选择性催化还原脱硝控制系统的调节品质，而且可以用来判断现场数据是否真实准确，为环保部门的监管执法提供依据。
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公开(公告)号：CN107168055B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201710340732.9
申请日：2017-05-15
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多变量预测控制的氨法脱硫优化控制方法，首先将氨法脱硫系统整体看作两入两出的多变量对象并通过辨识得到其增广状态空间模型，然后结合多变量约束预测控制和区间控制对脱硫塔吸收段与氧化段的进氨水流量进行控制，保证脱硫后SO2浓度与循环浆液pH值维持在给定的区间范围内。本发明方法通过采用基于区间特性的多变量约束预测控制方法，弱化对模型误差的敏感性，增加控制器的鲁棒性，能够更好地实现进氨水流量在脱硫塔的不同反应阶段上的分配，在保证脱硫效率的前提下，减少协调控制的需要，改善系统的动态调节品质，同时减少了执行机构的动作频率，降低氨水的消耗量，进一步促进了脱硫系统经济环保地运行。
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公开(公告)号：CN110687792A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201911064450.6
申请日：2019-11-04
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种用于化学吸附燃烧后CO2捕集系统的抗烟气扰动模糊控制方法，通过实验数据进行模型辨识，构建以贫液流量、抽汽流量为输入，捕集率与再沸器温度为输出的多变量系统，在此基础上开展前馈补偿解耦，实现贫液流量对碳捕集率、抽汽流量对再沸器温度的两个单回路的控制。本发明在传统PI控制的基础上引入模糊控制器，在线调整PI参数，使得被控对象快速跟踪CO2捕集率；针对烟气流量的可测扰动，根据不同捕集率工况下的烟气流量与贫液、抽汽流量的相对变化设计变增益比例控制器，在系统大范围变工况的情况下提高系统的抗烟气扰动能力。
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公开(公告)号：CN107450325B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201710795146.3
申请日：2017-09-06
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种燃烧后CO2捕集系统的多模型预测控制方法，该预测控制方法以基于化学吸附的燃烧后CO2捕集系统为被控对象，贫液阀门开度和汽轮机低压缸抽汽阀门开度为系统控制输入量，CO2捕集率和再沸器温度为系统输出量；首先基于子空间辨识方法，利用系统运行产生的数据，在不同工况点处建立系统的局部状态空间模型；接着使用间隙度量的方法调研被控对象的非线性分布；进而在合适的局部工况点处建立预测控制器，并设计隶属度函数将其加权组合，建立燃烧后CO2捕集系统多模型预测控制系统。本发明的方法具有良好的全局非线性控制能力，能够有效适应系统大范围变工况的需求，快速追踪CO2捕集率设定值，提高CO2捕集系统深度快速灵活运行的水平。
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公开(公告)号：CN110286593A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910588349.4
申请日：2019-07-02
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标预测控制的化学吸附燃烧后CO2捕集系统控制方法，将燃烧后CO2捕集系统看作是两输入-两输出的多变量系统，选取系统CO2捕集率和再沸器温度为被控变量，选取贫液流量和再沸器抽汽流量为相对应的控制变量，烟气流量作为扰动量。本发明在模型预测控制的设计框架内，构建一种带有终端约束功能并可综合反映系统碳排放量及抽汽能耗的性能指标，使系统可以动态灵活地调整自身在碳减排功能与抽汽耗能之间的关系，实现对碳捕集系统的优化控制。
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