【摘 要】
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凝汽器是大型换热设备,广泛应用于电力、化工、冶金、机械等行业,是汽轮机的重要组成部分,它使凝汽式汽轮机做功后排除的蒸汽凝结成水,形成并保持所需要的真空,降低排汽压力和排汽
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凝汽器是大型换热设备,广泛应用于电力、化工、冶金、机械等行业,是汽轮机的重要组成部分,它使凝汽式汽轮机做功后排除的蒸汽凝结成水,形成并保持所需要的真空,降低排汽压力和排汽温度,提高机组的循环热效率。凝汽器运行时,洁净的换热表面和不洁净的冷却介质(一般为水)相接触,发生化学反应等原因,形成污垢。污垢是热的不良导体,其导热系数只有铜的0.5%,所以污垢在沉积表面积聚到一定厚度时,严重的肯定会较明显的降低凝汽器的热交换能力,使排气温度升高,排气真空下降,进而导致汽轮机热效率下降,使得其运行效益降低,我国是能耗大国,节能降耗一直是我国发展的主题,所以对凝汽器污垢的研究非常有必要。论文从影响污垢形成因素着手,通过污垢的沉积与剥蚀建立污垢模型,并对改进的算法收敛性进行分析。由于凝汽器污垢结垢的周期性和结垢过程的动态性,采用Elman神经网络对其建模,但标准的Elman神经网络对复杂的系统辨识度降低,因此将其进行改进;针对算法应用在神经网络存在的收敛慢的问题,将粒子群优化算法和遗传算法进行结合,得到改进的算法,用其来训练神经网络。仿真结果表示,该方法能够很好预测污垢,和其它算法进行比较,提高了神经网络的收敛性和训练速度。在对凝汽器污垢进行预测建模后,为了更好的控制污垢,必须对其清洗参数进行优化控制。在确定好化学清洗周期的数学模型后,采用最速下降法对其模型进行求解,得到最佳清洗周期,从而得到最佳清洗时间和间隔;确定好清洗周期后,控制化学清洗的主要参数达到除垢的目的,为了维持清洗液浓度的动态稳定性,利用模型预测控制,并用改进型Elman神经网络进行建模,利用改进智能算法进行网络参数的训练,对于目标函数的优化,文章采用改进的粒子群优化算法。为了验证提出算法的有效性,用MATLAB分别进行仿真,其结果表明其算法是有效、可行的。
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