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公开(公告)号：CN117077033A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311010212.3
申请日：2023-08-10
发明人： 王泽 , 叶翔 , 李锐 , 郝晓昱 , 聂硕晔 , 南雄 , 王英敏 , 郭洪义 , 焦开明 , 阴晓艳 , 韩志成 , 彭铁英 , 夏尊宇 , 易卫国 , 黄治军 , 董银怀 , 刘佃臣 , 周军焰 , 李文强 , 王建廷 , 董强 , 崔井操
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及一种基于遗传编程算法的集成学习高速旋转轴承故障诊断方法，包括：步骤1，确定高速旋转轴承故障诊断模型的输入变量及输出变量；步骤2，基于高速轴承运行的历史样本数据，在云计算中的计算节点中执行基于树的遗传编程算法，将每组输入变量和输出变量的值放入一个计算节点中，通过多个计算节点的并行计算得到多个用于描述高速旋转轴承健康状态及故障严重程度的最优子模型；步骤3，基于分布式计算的集成学习建模方法，将多个最优子模型通过基于树的遗传编程合并为一个最优总模型，用于高度旋转轴承故障诊断。本发明提高了模型的预测准确率，减少了样本数据使用量，降低了运算成本。
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公开(公告)号：CN117059195A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310997868.2
申请日：2023-08-08
发明人： 李锐 , 王泽 , 杨海涛 , 叶翔 , 聂硕晔 , 南雄 , 郝晓昱 , 王英敏 , 郭洪义 , 焦开明 , 阴晓艳 , 韩志成 , 彭铁英 , 夏尊宇 , 易卫国 , 黄治军 , 董银怀 , 刘佃臣 , 周军焰 , 李文强 , 王建廷 , 董强 , 崔井操
摘要： 本发明涉及一种基于LSTM神经网络的吸收塔入口SO2浓度预测方法，包括：采集与吸收塔入口SO2浓度相关的历史数据，对采集的历史数据按时间进行排列得到入口SO2浓度序列样本数据集，利用原始序列趋势图和自相关图检验入口SO2浓度序列的平稳性；对检测结果为非平稳序列的入口SO2浓度序列进行一阶差分，对一阶差分后的入口SO2浓度序列再次进行平稳性判断，并进行白噪声检验；对一阶差分之后的入口SO2浓度序列建立LSTM预测模型，并进行模型训练；基于训练后的LSTM模型，以在线采样数据作为输入参数，对未来时间的吸收塔入口SO2浓度进行预测；对LSTM模型进行循环动态优化。本发明能够实时地对吸收塔入口SO2浓度进行可靠在线预测，从而实现对脱硫系统的优化控制。
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公开(公告)号：CN117556685A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311292252.1
申请日：2023-10-08
IPC分类号： G06F30/27 , G06N20/00 , G06N3/0499 , G06N3/086
摘要： 本发明涉及一种基于机器学习算法的燃煤机组脱硝入口NOx浓度预测方法，包括：步骤1，搭建以包括机组负荷，一次风风量，总风量，主蒸汽流量，总煤量，主给水流量，标准工况氨空混合气流量，主蒸汽压力，脱硝入口含氧量、脱硝入口烟气流量，共10个输入数据为输入层，以实测入口NOx浓度，1个输出数据为输出层的BP神经网络，并对搭建的BP神经网络进行训练；步骤2，基于遗传算法优化所述BP神经网络的权值和阈；步骤3，将优化后的权值和阈值作为BP神经网络初始条件，进行迭代计算，得到燃煤机组脱硝入口NOx浓度预测结果。本发明采用遗传算法优化的BP神经网络具备更准确的预测性，更小的预测偏差。
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公开(公告)号：CN219272672U
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202222995816.5
申请日：2022-11-10
摘要： 本实用新型涉及一种用于炉膛尾部烟气脱硝的导流优化装置，包括上部弯头导流板(28)、下部弯头导流板(29)，以及分别布置于脱硝系统的入口、下部弯头、喷氨格栅下层、整流格栅上层四处位置的第一导流板(21)、第二导流板(22)、第三导流板(23)、第四导流板(24)；所述第四导流板(24)布置于所述上部弯头导流板(28)后方；所述第二导流板(22)布置于所述下部弯头导流板(29)上方。通过本实用新型烟气从Π型锅炉尾部受热面的省煤器流出，经过导流板的整流作用，流动过程的扰流和流速偏差大现象明显减弱，氨氮混合更加充分，经计算在氨喷射区域和反应塔区域的流场均匀性得到了改善，有利于提升装置的脱硝效率。
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