基于成分分析的煤灰结渣特性诊断模型

被引：3

作者：

文孝强 ^{[1
,2
]}

徐志明 ^{[1
]}

孙媛媛 ^{[1
]}

刘广生 ^{[1
]}

机构：

[1] 东北电力大学

[2] 华北电力大学

来源：

华东电力 | 2009年 / 37卷 / 11期

关键词：

煤灰; 结渣特性; 支持向量机; 诊断模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK227 [运行];

学科分类号：

080707 [能源环境工程];

摘要：

为利用长期积累的单一煤灰结渣指标数据直接预测煤灰结渣特性,以煤灰成分S iO2、A l2O3、Fe2O3、CaO、MgO、Na2O、K2O和TiO2作为输入变量,实际结渣程度作为输出变量,基于支持向量机建立了煤灰结渣特性诊断模型。通过对某热电厂锅炉煤灰样本的诊断,表明该诊断模型具有较高的评判准确率。

引用

收藏

页码：1925 / 1927

页数：3

相关论文

共 10 条

[1]

MEASURING THE VC-DIMENSION OF A LEARNING-MACHINE [J].

VAPNIK, V ;

LEVIN, E ;

LECUN, Y .

NEURAL COMPUTATION, 1994, 6 (05) :851-876

[2]

基于模糊支持向量机的多级二叉树分类器的水轮机调速系统故障诊断 [J].

张国云 ;

章兢 .

中国电机工程学报, 2005, (08) :100-104

[3]

基于支持向量机及油中溶解气体分析的大型电力变压器故障诊断模型研究 [J].

董明 ;

孟源源 ;

徐长响 ;

严璋 .

中国电机工程学报, 2003, (07)

[4]

短期负荷预测的支持向量机方法研究 [J].

李元诚 ;

方廷健 ;

于尔铿 .

中国电机工程学报, 2003, (06)

[5]

基于一种新方法的煤灰结渣预测 [J].

杨建蒙 ;

鲁许鳌 ;

李广辉 .

华北电力技术, 2002, (12) :29-31

[6]

基于改进BP算法的煤灰结渣特性诊断模型 [J].

肖隽 ;

吕震中 ;

王军 ;

宋兆龙 .

热能动力工程, 2002, (03) :271-274+325

[7]

用模糊数学方法对电厂锅炉结渣特性的研究 [J].

张忠孝 .

中国电机工程学报, 2000, (10)

[8]

煤灰结渣特性的粗集评判 [J].

吴福保 ;

撒应禄 ;

李奇 ;

宋文忠 ;

张军 .

动力工程, 1999, (06) :451-454

[9]

电站锅炉结渣的模糊合评判 [J].

赵利敏 .

热力发电 , 1998, (05) :8-10+21

[10]

我国动力用煤结渣特性的试验研究 [J].

何佩敖 ;

张忠孝 .

动力工程, 1987, (02) :1-11+63