神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SOPC的球磨機(jī)負(fù)荷檢測系統(tǒng)

球磨機(jī)出力檢測和控制是球磨機(jī)自動控制的重要內(nèi)容,然而,目前在實(shí)際生產(chǎn)過程中,球磨機(jī)出力缺少有效可靠的檢測手段,因此很難實(shí)現(xiàn)優(yōu)化控制。結(jié)合基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測量和混沌信息處理技術(shù)兩者的優(yōu)點(diǎn),建立球磨機(jī)出力軟測量模型。該模型不僅能預(yù)估穩(wěn)態(tài)下球磨機(jī)出力,且對動態(tài)過程中球磨機(jī)出力的在線估計(jì)也切實(shí)有效,從而為球磨機(jī)的出力監(jiān)測、給煤控制和系統(tǒng)優(yōu)化提供了新的途徑。

火電廠中鋼球磨煤機(jī)筒內(nèi)存煤量的測量問題一直是制粉控制效率低和自動控制難以投入運(yùn)行的主要原因之一,針對d-s證據(jù)理論存在的不足,而利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的自組織、自學(xué)習(xí),并行分布處理、高度容錯性和魯棒性的特點(diǎn),本文提出了一種將證據(jù)理論與模糊理論相結(jié)合的模糊證據(jù)理論方法并將其用于解決球磨機(jī)存煤量的測量問題。融合結(jié)果表明該方法用于存煤量的測量能夠有效判別出存煤量的數(shù)值范圍及變化趨勢,為球磨機(jī)自動控制的投入和運(yùn)行操作提供了有效的保證。

泥球磨機(jī)負(fù)荷微機(jī)檢測與控制裝置

介紹了一種基于低成本plc網(wǎng)絡(luò)的球磨機(jī)軸瓦潤滑分布式監(jiān)控系統(tǒng),采用“ipc+網(wǎng)絡(luò)+plc”的結(jié)構(gòu),上位工控機(jī)選用“組態(tài)王”工控軟件開發(fā)監(jiān)控程序,下位機(jī)用fx2nplc作控制器,并用rs485網(wǎng)絡(luò)使上位機(jī)與plc網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接.實(shí)際運(yùn)行結(jié)果表明,系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠,結(jié)構(gòu)緊湊靈活,經(jīng)濟(jì)效益顯著,有一定推廣價(jià)值.

采用簡單過程檢測儀表(電耳、功率變送器等),建立與球磨機(jī)轉(zhuǎn)速率和球料比之間的關(guān)系,用徑向基網(wǎng)絡(luò)對過程進(jìn)行了雙因素建模。通過兩步有導(dǎo)師的訓(xùn)練,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)值與實(shí)際輸出的誤差平方和達(dá)到了10-10以下。仿真結(jié)果表明,徑向基網(wǎng)絡(luò)不僅逼近的精度高,而且網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練很好地解決了多因素的交互影響。

球磨機(jī)協(xié)議、2740球磨機(jī)技術(shù)協(xié)議

針對電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測的特點(diǎn),以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和復(fù)雜的非線性擬合能力,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的bp、elman、rbf三種模型用于短期負(fù)荷預(yù)測,建立了短期電力負(fù)荷預(yù)測模型,綜合考慮氣象、天氣等影響負(fù)荷因素進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測。某電網(wǎng)實(shí)際預(yù)測結(jié)果表明,rbf比bp、elman有更好的預(yù)測精度,更快的速度。

設(shè)計(jì)并開發(fā)了一種基于plc和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的可傾式球磨機(jī)群控系統(tǒng)。整個(gè)系統(tǒng)為分布式測控系統(tǒng),包括操作站、控制站、過程接口單元和現(xiàn)場測控設(shè)備等幾大部分。系統(tǒng)配置采用了現(xiàn)場總線技術(shù)和硬件雙機(jī)熱備冗余系統(tǒng)。該系統(tǒng)在大規(guī)模硬質(zhì)合金粉末生產(chǎn)中的運(yùn)用為國內(nèi)首創(chuàng),具有推廣價(jià)值。

負(fù)荷預(yù)測是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行的基礎(chǔ),對于電力系統(tǒng)的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性都有著顯著的影響。rbf是一種三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有良好的函數(shù)逼近性能,已被廣泛應(yīng)用到電力負(fù)荷預(yù)測中,并取得良好的效果。本文主要整理并介紹當(dāng)前基于rfb神經(jīng)網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測方法,對存在的問題進(jìn)行了分析,并對未來的發(fā)展進(jìn)行了展望。

負(fù)荷預(yù)測是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行的基礎(chǔ)，對于電力系統(tǒng)的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性都有著顯著的影響。rbf是一種三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有良好的函數(shù)逼近性能，已被廣泛應(yīng)用到電力負(fù)荷預(yù)測中，并取得良好的效果。本文主要整理并介紹當(dāng)前基于rfb神經(jīng)網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測方法，對存在的問題進(jìn)行了分析，并對未來的發(fā)展進(jìn)行了展望。

從空調(diào)負(fù)荷預(yù)測的目的出發(fā),詳細(xì)介紹了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌優(yōu)化方法,對誤差函數(shù)及搜索方法作了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn),建立了一個(gè)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。并用此改進(jìn)的模型對一實(shí)例進(jìn)行了空調(diào)負(fù)荷預(yù)測,結(jié)果表明該方法簡便、足夠準(zhǔn)確可靠。

提高電力負(fù)荷預(yù)測精度有利于電力部門的安全生產(chǎn),有利于合理安排電網(wǎng)運(yùn)行方式和機(jī)組的檢修計(jì)劃,有利于系統(tǒng)的合理規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。為了提高短期負(fù)荷預(yù)測的精度,把自相關(guān)函數(shù)的概念應(yīng)用到反向傳播(backpropogation,bp)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入變量選擇中,通過matlab仿真軟件建立負(fù)荷預(yù)測模型。最后對某電力系統(tǒng)1d的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測,仿真結(jié)果驗(yàn)證了該模型的可行性和有效性。

電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測是電力生產(chǎn)部門的重要工作之一,其負(fù)荷變化具有明顯的周期性,文章采用elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型,提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷預(yù)測方法。對某電網(wǎng)實(shí)際歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真預(yù)測,經(jīng)研究發(fā)現(xiàn),elman模型具有收斂速度快、預(yù)測精度高的特點(diǎn),同時(shí)表明利用elman回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模對某電網(wǎng)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測是完全可行的,在負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域有著較好的應(yīng)用前景。

電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測是能量管理系統(tǒng)的重要組成部分，不但為電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供保障，也是電力市場環(huán)境下編排調(diào)度計(jì)劃、供電計(jì)劃、交易計(jì)劃的基礎(chǔ)。因此，短期負(fù)荷預(yù)測方法的研究一直為人們所重視。

電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測是能量管理系統(tǒng)的重要組成部分，不但為電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供保障，也是電力市場環(huán)境下編排調(diào)度計(jì)劃、供電計(jì)劃、交易計(jì)劃的基礎(chǔ)。因此，短期負(fù)荷預(yù)測方法的研究一直為人們所重視。

電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的重要性、分類和主要預(yù)測方法,bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本理論和預(yù)測過程,建立基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測模型,以加州24h的電力負(fù)荷預(yù)測為例進(jìn)行matlab仿真,結(jié)果顯示預(yù)測精度符合電力系統(tǒng)要求。

介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理,編制了通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序,并用此程序?qū)σ粚?shí)際工程空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)測,預(yù)測結(jié)果與計(jì)算值相吻合,說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新穎、可靠的負(fù)荷預(yù)測方法

為了考慮除負(fù)荷本身外的其他因素對短期負(fù)荷的影響,提出了基于相似度與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期協(xié)同預(yù)測模型。該模型首先通過計(jì)算負(fù)荷曲線的相似度對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,然后選擇與預(yù)測時(shí)刻相似度較相近的數(shù)據(jù)對未來時(shí)刻的負(fù)荷利用相似度進(jìn)行預(yù)測,對于出現(xiàn)的誤差,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合其他因素進(jìn)行預(yù)測糾正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該協(xié)同預(yù)測模型較之單純的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度。

球磨機(jī)技術(shù)要求 一、球磨機(jī)介紹： ⑴、球磨機(jī)分類： 1、按排料方式分：溢流型和格子型。 2、按筒體的長度和直徑之比分類：短磨機(jī)、中長磨機(jī)和長磨機(jī)。 ①、短磨機(jī)：長徑比在2以下時(shí)為短磨機(jī)，或稱球磨機(jī)。一般為單倉，用于粗磨或一級 磨，也可以將2～3臺球磨機(jī)串聯(lián)使用。 ②、中長磨機(jī)：長徑比在3左右時(shí)為中長磨機(jī)。 ③、長磨機(jī)：長徑比在4以上時(shí)為長磨機(jī)或稱管磨機(jī)。中長磨和長磨，其內(nèi)部一般分成 2～4個(gè)倉，在水泥廠用得較多。 3、按是否連續(xù)操作分：連續(xù)磨機(jī)和間歇磨機(jī)。 4、按傳動方式分類：中心傳動磨機(jī)和邊緣傳動磨機(jī)。 ①、中心傳動磨機(jī)：電動機(jī)通過減速機(jī)帶動磨機(jī)卸料端空心軸而驅(qū)動磨機(jī)回轉(zhuǎn)。減速機(jī) 的輸出軸與磨機(jī)的中心線在一條直線上。 ②、邊緣傳動磨機(jī)：電動機(jī)通過減速機(jī)帶動固定在卸料端筒體上的大齒輪而驅(qū)動磨機(jī)筒 體回轉(zhuǎn)。 5、按卸料方式分類：尾卸式磨機(jī)和中卸式磨機(jī)。 ①、尾卸式

本文提出了在空調(diào)負(fù)荷計(jì)算中引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的思想,介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、原理及其在空調(diào)冷負(fù)荷計(jì)算中的應(yīng)用方法。

為提高空調(diào)冷負(fù)荷預(yù)測精度,本文提出了基于pso-bp算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。將pso算法與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,對大型商場的空調(diào)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行冷負(fù)荷預(yù)測實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,與bp神經(jīng)預(yù)測算法相比,該算法的預(yù)測精度更高,運(yùn)行速度更快。

針對bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)測時(shí)所遇到的問題,提出了一種基于各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測模型。該模型為單輸出的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即將3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,將實(shí)際負(fù)荷值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,使訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)具有預(yù)測能力。該模型能降低單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測風(fēng)險(xiǎn),提高預(yù)測精度。仿真結(jié)果表明,所提出的組合預(yù)測模型的精度高于其中任一單一網(wǎng)絡(luò)模型,也高于傳統(tǒng)的線性組合預(yù)測模型。