凝汽器污垢智能建模與優(yōu)化控制方法研究.pdf

1、凝汽器是大型換熱設(shè)備,廣泛應(yīng)用于電力、化工、冶金、機(jī)械等行業(yè),是汽輪機(jī)的重要組成部分,它使凝汽式汽輪機(jī)做功后排除的蒸汽凝結(jié)成水,形成并保持所需要的真空,降低排汽壓力和排汽溫度,提高機(jī)組的循環(huán)熱效率。凝汽器運(yùn)行時(shí),潔凈的換熱表面和不潔凈的冷卻介質(zhì)(一般為水)相接觸,發(fā)生化學(xué)反應(yīng)等原因,形成污垢。污垢是熱的不良導(dǎo)體,其導(dǎo)熱系數(shù)只有銅的0.5%,所以污垢在沉積表面積聚到一定厚度時(shí),嚴(yán)重的肯定會(huì)較明顯的降低凝汽器的熱交換能力,使排氣溫度升高,排

2、氣真空下降,進(jìn)而導(dǎo)致汽輪機(jī)熱效率下降,使得其運(yùn)行效益降低,我國(guó)是能耗大國(guó),節(jié)能降耗一直是我國(guó)發(fā)展的主題,所以對(duì)凝汽器污垢的研究非常有必要。
　　 論文從影響污垢形成因素著手,通過(guò)污垢的沉積與剝蝕建立污垢模型,并對(duì)改進(jìn)的算法收斂性進(jìn)行分析。由于凝汽器污垢結(jié)垢的周期性和結(jié)垢過(guò)程的動(dòng)態(tài)性,采用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其建模,但標(biāo)準(zhǔn)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)辨識(shí)度降低,因此將其進(jìn)行改進(jìn);針對(duì)算法應(yīng)用在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的收斂慢的問(wèn)題,將粒子

3、群優(yōu)化算法和遺傳算法進(jìn)行結(jié)合,得到改進(jìn)的算法,用其來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。仿真結(jié)果表示,該方法能夠很好預(yù)測(cè)污垢,和其它算法進(jìn)行比較,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂性和訓(xùn)練速度。
　　 在對(duì)凝汽器污垢進(jìn)行預(yù)測(cè)建模后,為了更好的控制污垢,必須對(duì)其清洗參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化控制。在確定好化學(xué)清洗周期的數(shù)學(xué)模型后,采用最速下降法對(duì)其模型進(jìn)行求解,得到最佳清洗周期,從而得到最佳清洗時(shí)間和間隔;確定好清洗周期后,控制化學(xué)清洗的主要參數(shù)達(dá)到除垢的目的,為了維持清洗液濃度