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脱硫脱硝除尘一体化设备的数字化控制技术研究

作者: 王先权 孙海翠 刘念一 陈晓雷 夏磊 来源:机械设计与制造工程 日期: 2025-01-24 人气:120
脱硫脱硝除尘一体化设备的数字化控制技术研究
为提高控制系统在线辨识能力,实现NOx、SO2的超净排放,研发了脱硫脱硝除尘一体化设备的数字化控制技术。首先将脱硫率、脱硝率设定值作为设备控制系统的输入,采用减聚类算法优化RBF神经网络,构建动态RBF辨识器,使控制输出值无限接近脱硫率、脱硝率设定值;然后将获得的Jacobian信息输入人工神经网络PID控制器,整定控制器参数,实现脱硫率、脱硝率精准控制。实验结果表明改进后的RBF辨识器具有较强的抗噪声干扰能力,可实现脱硫脱硝除尘一体化设备的数字化控制,控制时间更短、超调量更小,平方积分误差(ISE)、绝对积分误差(IAE)、控制增量累计平方和(CSCI)等指标值均更低,且NOx、SO2排放浓度低于设定值。

基于减聚类和T-S模糊神经网络的转台故障诊断系统

作者: 李超 赵佰亭 曾庆双 来源:中国惯性技术学报 日期: 2024-06-06 人气:18
基于减聚类和T-S模糊神经网络的转台故障诊断系统
在分析转台故障类型和机理的基础上,针对故障与征兆之间的复杂非线性映射关系,提出了一种基于减聚类的T-S型模糊神经网络故障诊断方案。首先建立了转台故障底事件与征兆信号的明确对应关系,并以清晰数值形式表述专家的诊断经验;然后在减聚类算法中引入权值的概念,获得简约规则表;接着利用抗噪声训练方法训练网络,使其能够克服一定幅值内的噪声干扰;最后利用含噪声数据和测试数据分别试验。试验结果表明:该方法能有效减少诊断规则的数目,准确地实现故障识别,对噪声的容错能力强,有很强的工程实用性。
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