濮陽(yáng)市鍋爐廠 成為行業(yè)標(biāo)桿

導(dǎo)讀：

一次風(fēng)速必須保證物料顆粒的正常流化。二次風(fēng)的風(fēng)速一般為30-50m/s，應(yīng)保證其在爐膛深度或?qū)挾确较蛏系拇┩干疃取?/p>

一次風(fēng)速必須保證物料顆粒的正常流化

一次風(fēng)速必須保證物料顆粒的正常流化。二次風(fēng)的風(fēng)速一般為30-50m/s，應(yīng)保證其在爐膛深度或?qū)挾确较蛏系拇┩干疃取?/p>

據(jù)我們方快鍋爐了解，鍋爐和工業(yè)爐窯是海門(mén)市二氧化硫、氮

據(jù)我們方快濮陽(yáng)市鍋爐廠了解，鍋爐和工業(yè)爐窯是海門(mén)市二氧化硫、氮氧化物和煙塵的重要排放源之一，開(kāi)展鍋爐和工業(yè)爐窯整治是控制能源消費(fèi)總量、大氣污染防治、節(jié)能減排低碳發(fā)展的重要舉措。

在鼓泡床中進(jìn)一步增大氣速，則床層將進(jìn)一步膨脹，當(dāng)氣速超過(guò)平

在鼓泡床中進(jìn)一步增大氣速，則床層將進(jìn)一步膨脹，當(dāng)氣速超過(guò)平均粒徑的顆粒終端速度時(shí)，大顆粒會(huì)被氣流帶出床層，在整個(gè)爐膛空間內(nèi)燃燒，并隨氣流逸出爐膛（終端速度也稱(chēng)帶出速度，是指顆粒在氣體對(duì)其作用的拽力、浮力和重力的合力作用下，最終達(dá)到的顆粒穩(wěn)定速度）。

為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型自適應(yīng)監(jiān)督預(yù)測(cè)的環(huán)控制算法.設(shè)計(jì)了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進(jìn)行電廠熱能循環(huán)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型,解決辨識(shí)模型不能根據(jù)真實(shí)工況進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的問(wèn)題,提高了預(yù)測(cè)模型的精度;針對(duì)所設(shè)計(jì)控制系統(tǒng),設(shè)計(jì)了狀態(tài)反饋?zhàn)赃m應(yīng)控制器,并對(duì)所設(shè)計(jì)控制器的漸進(jìn)穩(wěn)定性進(jìn)行了證明,為應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ);通過(guò)在電廠濮陽(yáng)市鍋爐廠汽機(jī)聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測(cè)試,顯示所提方法相對(duì)于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預(yù)測(cè)控制算法。

最后，考察團(tuán)走進(jìn)制造車(chē)間，對(duì)機(jī)器人焊接表達(dá)出強(qiáng)烈的興趣，在觀看機(jī)器人現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)情況后，對(duì)于我公司采用多種高智能化設(shè)備制造更加精細(xì)化的濮陽(yáng)市鍋爐廠表達(dá)了贊許。劉偉先生還現(xiàn)場(chǎng)觀看了機(jī)器人操控平臺(tái)，認(rèn)真觀察位于工位邊上的工位機(jī)系統(tǒng)。一旁攝影的河南日?qǐng)?bào)記者陳輝在現(xiàn)場(chǎng)向觀摩團(tuán)成員講到，這個(gè)機(jī)器人目前在省里是個(gè)“小網(wǎng)紅”，曾受到省市媒體的多次報(bào)道。

結(jié)論：

一次風(fēng)速必須保證物料顆粒的正常流化。據(jù)我們方快鍋爐了解，鍋爐和工業(yè)爐窯是海門(mén)市二氧化硫、氮氧化物和煙塵的重要排放源之一，開(kāi)展鍋爐和工業(yè)爐窯整治是控制能源消費(fèi)總量、大氣污染防治、節(jié)能減排低碳發(fā)展的重要舉措。在鼓泡床中進(jìn)一步增大氣速，則床層將進(jìn)一步膨脹，當(dāng)氣速超過(guò)平均粒徑的顆粒終端速度時(shí)，大顆粒會(huì)被氣流帶出床層，在整個(gè)爐膛空間內(nèi)燃燒，并隨氣流逸出爐膛（終端速度也稱(chēng)帶出速度，是指顆粒在氣體對(duì)其作用的拽力、浮力和重力的合力作用下，最終達(dá)到的顆粒穩(wěn)定速度）。為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型自適應(yīng)監(jiān)督預(yù)測(cè)的環(huán)控制算法.設(shè)計(jì)了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進(jìn)行電廠熱能循環(huán)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型,解決辨識(shí)模型不能根據(jù)真實(shí)工況進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的問(wèn)題,提高了預(yù)測(cè)模型的精度;針對(duì)所設(shè)計(jì)控制系統(tǒng),設(shè)計(jì)了狀態(tài)反饋?zhàn)赃m應(yīng)控制器,并對(duì)所設(shè)計(jì)控制器的漸進(jìn)穩(wěn)定性進(jìn)行了證明,為應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ);通過(guò)在電廠鍋爐汽機(jī)聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測(cè)試,顯示所提方法相對(duì)于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預(yù)測(cè)控制算法。