濮陽市鍋爐廠 成為行業(yè)標桿

導讀：

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

一次風速必須保證物料顆粒的正常流化

一次風速必須保證物料顆粒的正常流化。二次風的風速一般為30-50m/s，應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)爐窯是海門市二氧化硫、氮

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

在鼓泡床中進一步增大氣速，則床層將進一步膨脹，當氣速超過平

在鼓泡床中進一步增大氣速，則床層將進一步膨脹，當氣速超過平均粒徑的顆粒終端速度時，大顆粒會被氣流帶出床層，在整個爐膛空間內(nèi)燃燒，并隨氣流逸出爐膛（終端速度也稱帶出速度，是指顆粒在氣體對其作用的拽力、浮力和重力的合力作用下，最終達到的顆粒穩(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)絡的模型自適應監(jiān)督預測的環(huán)控制算法.設計了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進行電廠熱能循環(huán)的自適應學習模型,解決辨識模型不能根據(jù)真實工況進行自適應調(diào)整的問題,提高了預測模型的精度;針對所設計控制系統(tǒng),設計了狀態(tài)反饋自適應控制器,并對所設計控制器的漸進穩(wěn)定性進行了證明,為應用提供了理論基礎;通過在電廠濮陽市鍋爐廠汽機聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測試,顯示所提方法相對于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預測控制算法。

最后，考察團走進制造車間，對機器人焊接表達出強烈的興趣，在觀看機器人現(xiàn)場作業(yè)情況后，對于我公司采用多種高智能化設備制造更加精細化的濮陽市鍋爐廠表達了贊許。劉偉先生還現(xiàn)場觀看了機器人操控平臺，認真觀察位于工位邊上的工位機系統(tǒng)。一旁攝影的河南日報記者陳輝在現(xiàn)場向觀摩團成員講到，這個機器人目前在省里是個“小網(wǎng)紅”，曾受到省市媒體的多次報道。

結論：

一次風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)爐窯是海門市二氧化硫、氮氧化物和煙塵的重要排放源之一，開展鍋爐和工業(yè)爐窯整治是控制能源消費總量、大氣污染防治、節(jié)能減排低碳發(fā)展的重要舉措。在鼓泡床中進一步增大氣速，則床層將進一步膨脹，當氣速超過平均粒徑的顆粒終端速度時，大顆粒會被氣流帶出床層，在整個爐膛空間內(nèi)燃燒，并隨氣流逸出爐膛（終端速度也稱帶出速度，是指顆粒在氣體對其作用的拽力、浮力和重力的合力作用下，最終達到的顆粒穩(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)絡的模型自適應監(jiān)督預測的環(huán)控制算法.設計了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進行電廠熱能循環(huán)的自適應學習模型,解決辨識模型不能根據(jù)真實工況進行自適應調(diào)整的問題,提高了預測模型的精度;針對所設計控制系統(tǒng),設計了狀態(tài)反饋自適應控制器,并對所設計控制器的漸進穩(wěn)定性進行了證明,為應用提供了理論基礎;通過在電廠鍋爐汽機聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測試,顯示所提方法相對于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預測控制算法。