基于全局優(yōu)化的鍋爐排放軟件傳感器建立方法

采用基于全局優(yōu)化方法，建立鍋爐機組運行排放軟件傳感器，用代替硬件分析儀表，對煙氣排放水平進行低成本、無滯后的在線監(jiān)測。研究成果將為鍋爐排放軟件傳感器的自動生成提供理論基礎和工具，為鍋爐機組及煙氣處理裝置的優(yōu)化運行和控制、最終降低煙氣污染排放提供有效手段。

采用有限元分析法對單跨轉子和不同聯(lián)軸節(jié)的多跨轉子系統(tǒng)進行動力學響應分析，并根據(jù)實際約束條件，提出了旋轉機械軸向與徑向振動傳感器的布置方法和策略；提出了基于相關熵與特征相似度的傳感器冗余度計算方法，作為度量傳感器信息間冗余性的指標；提出了一種根據(jù)噪聲變化自適應調整窗長的方差估計算法，給出了對方差估計曲線突變段的尋找方式以及自適應窗長的選擇策略；提出了一種基于證據(jù)貼近度的加權權值的計算方法，并建立了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡和D-S證據(jù)理論的多傳感器信息融合的故障診斷模型。 針對傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡在應用時易陷入局部最優(yōu)、收斂速度慢等缺陷，提出了混合蛙跳算法（ISFLA）并融合BP網(wǎng)絡形成ISFLA-BP網(wǎng)絡的故障診斷模型，通過對滾動軸承的早期故障實驗，與BP網(wǎng)絡、SFLA-BP網(wǎng)絡相比，該模型泛化能力好，魯棒性較強，可以提高軸承早期故障模式識別的準確率。 基于遺傳算法的馬爾科夫特性，提出了將Markov鏈用于循環(huán)次數(shù)估計，并通過設定自適應交叉算子以及變群體規(guī)模的一種自適應進化算法用于車削過程狀態(tài)監(jiān)測的傳感器布置策略。提高了模型的收斂特性。針對單工位多工步切削過程狀態(tài)監(jiān)測，基于多工位誤差流理論構建了單工位多工步信息流模型，確定了故障/監(jiān)測量信息傳遞系數(shù)用來表征不同測點傳感器的監(jiān)測能力?；趯傩詫哟文Ｐ停ˋHM）構建了傳感器，故障/檢測量以及系統(tǒng)檢測能力之間的因果關系，提出了基于單工位狀態(tài)監(jiān)測的六步傳感器優(yōu)化布置策略。 針對切削過程中工件表面形貌形成的隨機性的特點，提出了基于隱馬爾科夫模型的工件表面粗糙度和圓度綜合質量監(jiān)測方法。分析了刀尖在三個方向振動位移對于工件表面粗糙度和圓度的影響，構建了二者與刀尖振動位移的理論模型。基于數(shù)據(jù)分層思想，提出了一種判別矩陣判別法用于工件質量識別，提高了目標特征的識別率。在硬車削全因子試驗樣本缺失的情況下，以ICA和SSA提取的多方向刀具振動信號融合特征作為輸入，提出了基于貝葉斯推理的HMM-SVM工件表面質量二次識別方法，使其能有效滿足試驗樣本缺失條件下的硬車削監(jiān)測要求。 2100433B

隨著對機電設備狀態(tài)檢測和質量測控要求的不斷提高，傳感器的優(yōu)化布置和信息的有效利用已成為提高機電設備狀態(tài)檢測和質量測控精度的關鍵問題。本項目針對傳感器優(yōu)化布置、信息融合理論與方法在機電設備狀態(tài)檢測、質量測制中存在的局限性，以旋轉機械和復雜制造系統(tǒng)為研究對象，將理論研究、實驗研究及工程應用相結合，綜合考慮傳感器布置受限條件，結合各人工智能方法，通過信息的有效利用及復用，研究在機電設備狀態(tài)檢測和質量測控過程中高效、適應性廣的傳感器優(yōu)化布置策略，實現(xiàn)多目標函數(shù)優(yōu)化、降低檢測成本和提高狀態(tài)檢測與質量監(jiān)控的可靠性。建立多層次、多方法的信息融合模型以融合不同時空、不同種類的傳感器信息，并將傳感器優(yōu)化布置理論與信息融合技術相結合，研究兩者之間的作用關系，完善傳感器優(yōu)化布置策略。本項目將能有效地提高設備狀態(tài)檢測和質量控制的準確性和實用性，推動狀態(tài)檢測和質量控制理論的發(fā)展和應用。

智能電網(wǎng)作為合理利用新能源的一種新興組網(wǎng)模式得到了世界范圍內的廣泛關注。本課題研究智能電網(wǎng)在不確定和耦合信息作用下的全局動態(tài)優(yōu)化控制的理論和方法。通過建立起考慮系統(tǒng)不確定和耦合因素影響的包括分布式電源、變壓器、輸配電線路和重要負荷的數(shù)學模型，對采集到的系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)進行深入分析和研究。研究出先進的信息處理、控制優(yōu)化策略（包括基于模糊雙曲正切建模的潮流計算方法、廣義模糊節(jié)點轉換策略、以及近似動態(tài)規(guī)劃方法等一系列關鍵理論和技術環(huán)節(jié)）。對分布式發(fā)電的連續(xù)調壓裝置、電力電子設備、并聯(lián)電容器、電抗器和可調變壓器分抽頭等進行綜合協(xié)調控制，從而實現(xiàn)智能電網(wǎng)的各節(jié)點電壓偏差、系統(tǒng)網(wǎng)損、無功補償設備投資、分接頭和電容器(電抗器)投切次數(shù)以及電壓合格率等指標的綜合優(yōu)化。本研究成果對于我國輸配電（特別是新興智能電網(wǎng)）自動化領域的發(fā)展和科技進步將具有重要的理論價值和廣泛的應用前景。