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一种高精度的磨煤机振动检测工艺方法 (Patent License Number:CN201410851654.5)

方庆艳V1 华中科技大学 副教授 )

2015-04-15至 2034-12-31

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Patent Abstract

本发明公开了一种高精度的磨煤机振动检测工艺方法,包括:(a)按照时序依次采集n组反映磨煤机运行情况的历史运行数据,并通过实际测试获得这n组历史运行数据各自所对应的实际振动强度数据;(b)基于上述数据采用相空间算法和极限学习机算法来构建磨煤机振动检测模型,来构建磨煤机振动检测模型,然后对检测模型执行最优化求解;(c)对磨煤机的当前工作数据进行在线测量,然后按照最优检测模型来获得相应的输出结果,该输出结果即为所需的磨煤机当前振动状态结果。通过本发明,能够以便于操控、高效率和高精度地方式实现对磨煤机振动强度的实时检测,并尤其适用于大型火电厂之类的应用场合。

Patent Description

主权项: 一种高精度的磨煤机振动检测工艺方法,其特征在于,该方法包括下列步骤:(a)按照时序依次采集n组反映磨煤机运行情况的历史运行数据,并通过实际测试获得这n组历史运行数据各自所对应的实际振动强度数据;其中所述各组历史运行数据均包括取样时刻编号,出口分离器的风粉混合物温度、一氧化碳含量、变频器转速及润滑油温度,磨煤机的工作电流及进口一次风量,冷却水阀的开度、磨辊轴承的润滑油温度及电机驱动侧的轴承温度,液压站的油箱温度、加载油泵出口压力,最大通风阻力、一次风调节挡板的开度,以及磨煤机所采用的煤种热值、水分和内水等17个方面的工作数据;(b)对步骤(a)所获得的所有数据执行归一化处理,基于这些数据采用相空间算法和极限学习机算法来构建磨煤机振动检测模型型,并对检测模型执行最优化求解,其具体过程如下:(b1)首先对相空间算法和极限学习机算法分别预设对应的参数,即嵌入维数m、延迟算子τ、惩罚因子C、核参数γ,然后对这些参数均以随机方式执行初始化;(b2)根据初始化后的嵌入维数m和延迟算子τ,将磨煤机的实际振动强度数据写成如下所示的相空间矩阵X的形式: