锅炉给水系统状态预测支持系统的研究

摘要

本文提出了基于灰色GM(1,1)模型和BP神经网络的组合状态预测模型.该模型充分利用设备运行参数、状态监测参数和运行统计参数,实现了发电设备的状态预测.给水系统是火力发电厂热力循环的一个重要组成部分,开展给水系统状态预测的研究具有重要的现实意义.因此,本文将此组合状态预测技术应用于给水系统中.结果表明,该模型具有较高的预测效率和精度,为下一步的维修决策提供科学依据.

目录

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第一章绪论

1.1课题背景及意义

1.2状态预测技术的发展现状及趋势

1.2.1预测技术发展概况

1.2.2预测方法综述

1.2.3预测有效性的评价

1.2.4预测技术在电力方面的应用与发展

1.3给水系统状态预测的必要性

1.4本文的主要工作

第二章基于灰色GM(1，1)和BP神经网络的组合状态预测

2.1引言

2.2组合预测原理

2.3基于灰色GM(1，1)和BP神经网络的组合状态预测

2.3.1灰色GM(1，1)模型的建模

2.3.2BP神经网络预测方法

2.3.3基于灰色GM(1，1)和BP神经网络的组合状态预测的建模

2.4本章小结

第三章预测支持系统的总体开发

3.1引言

3.2系统的软、硬件环境

3.2.1系统的软件环境

3.2.2系统的硬件环境

3.3系统的特点

3.4系统的设计

3.4.1系统设计原则

3.4.2系统总体结构与功能

3.4.3系统数据库的设计

3.5系统实现

3.5.1状态评价及报警功能的实现

3.5.2状态参数预测配置功能的实现

3.5.3状态参数预测功能的实现

3.5.4状态预测配置功能的实现

3.5.5状态预测功能的实现

3.6本章小结

第四章给水系统的状态预测实例分析

4.1给水系统

4.1.1回热系统及其加热设备

4.1.2高压加热器组

4.1.3除氧器及贮水箱

4.1.4给水泵组

4.2给水系统的状态监测

4.2.1给水泵组的状态监测参数

4.2.2高压加热器组的状态监测参数

4.2.3除氧器的状态监测参数

4.3给水系统状态评价

4.3.1给水系统劣化度的确定

4.3.2给水状态的模糊评判

4.4给水系统状态预测算例

4.5本章小结

第五章总结与展望

5.1总结

5.2展望

参考文献

致谢