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乔磊磊、魏绍青、吕俊复：循环流化床锅炉全负荷调峰特性研究（复述.电机工程学报.2025.1.5）

基于循环流化床(CFB)燃烧技术的燃煤发电机组可实现长周期压火热备运行与快速启停，即具备全负荷调峰能力。在某300 MW？亚临界？CFB锅炉上的试验结果显示，机组功率能够以10.4% Pe/min？的速 率快速降至？1 MW，后在1%极低负荷率下维持长时间稳定运行，总压火时长超过110 min，压火结束后又能以3.5%Pe/min？的速率实现热态再启。压火期间，平均床温以？2.2？℃/min？的速度从？800？℃降至？553℃；主汽温度和主汽压力分别下降了？165？℃和？1.7 MPa；各受热面横向温度偏差基本在10？℃以内；汽轮机和发电机运行平稳，各项参数都在安全限值以内。扬火瞬时烟气？CO？浓度急剧上升超过1%， 但无爆燃风险。调峰全过程尘硫氮污染物排放小时均值满足超低排放要求。该研究为深入挖掘煤电机组灵活性提供了一个更具竞争力的方向，对高比例消纳风光等可再生能源、保障新型电力系统可靠稳定运行具有重要意义。

  • 2025-02-01
  • 阅读971

床温——循环流化床锅炉关键参数研究与思考（一）

循环流化床锅炉（CFB）因其燃料适应性强、燃烧效率高、污染物排放低而广泛应用于热电行业。在其日常运行中，“床温”是循环流化床锅炉的核心运行参数之一，对锅炉运行的安全性、稳定性、经济性以及环保低碳性能都有着重要影响。

  • 2025-02-01
  • 阅读307

电机瞬态过程分析

电机瞬态过程分析

  • 2025-02-01
  • 阅读279

旋转机械轴设计的10种轴向定位方法及特点

轴的轴向定位是指在机械设计中，确定轴在机器中的轴向位置并使其保持固定，以保证轴上零件能正常工作，防止轴产生轴向窜动等不良现象。以下是几种常见的轴的轴向定位方式

  • 2025-02-01
  • 阅读261

一种用于工业过程软测量的自学习进化节点感知图网络

近十年来，软测量深度模型在工业过程中的应用越来越广泛。然而，现有的大多数软测量模型都是为了从欧几里德空间中的规则数据中学习而开发的，忽略了过程变量之间的复杂耦合关系。另一方面，图网络在处理工业数据中的非欧几里德关系方面越来越受欢迎。然而，现有的软测量模型上的图网络仍然存在两个主要问题：1）如何从动态和强耦合的工业数据中捕捉变量间的结构关系和变量内的时间依赖关系；2）如何从对软测量任务具有独特重要性的节点中学习。为了解决这些问题，我们提出了一种用于工业软测量的自学习进化和节点感知图网络（SENGraph）。我们首先开发了一个自学习图生成（SLG）模块，将粗粒度图和细粒度图结合起来，从过程数据中捕获全局趋势和局部动态。然后，我们构建了一个自进化图模块（EGM），使用变异和交叉策略从整个图中获取多样化的节点特征。最后，我们设计了一个节点感知模块（NAM）来突出信息节点并抑制不太重要的节点，以进一步提高下游软测量的判别能力。对四个真实世界工业数据集的广泛实验结果和分析表明，我们提出的SENGraph模型优于现有的最先进（SOTA）软测量方法。

  • 2025-02-01
  • 阅读490

RESS基于监督对比学习的双混合器剩余使用寿命预测模型

剩余使用寿命（RUl）预测问题旨在准确估计从当前预测时刻到设备完全失效的剩余时间，近年来受到了研究人员的极大关注。为了克服大多数现有RUL预测方法中时间和空间特征刚性组合的缺点，本文首先提出了一种时空均匀特征提取器，称为双混合器模型。采用灵活的逐层渐进特征融合，确保时空特征的同质性，提高预测精度。其次，引入了基于监督对比学习的特征空间全局关系方差（FSGRl）训练方法。该方法在模型训练过程中保持了样本特征与其退化过程之间关系的一致性，简化了输出层中的后续回归任务，提高了模型在RUL预测中的性能。最后，通过与C-MAPSS数据集上的其他最新研究工作进行比较，验证了所提出方法的有效性。双混合器模型在大多数指标上表现出优越性，而FSGRI训练方法显示，对于所有基线模型，RMSE和MAPE的平均改进率分别为7.00%和2.41%，我们实验和模型代码可在https://github.com/fuen1590/PhmDeepLearningProjects.剩余使用寿命、对比学习、深度学习、多层感知器

  • 2025-02-01
  • 阅读478

滚动轴承故障诊断口诀

内圈外圈滚动体，特征频率要牢记 确有轴承故障存，频率成分难再隐 先看频谱低频处，非同步的看有无 若有非同步成分，故障已可定三分 特征频率谐波存，对应故障无疑问 再看频谱高频处，调制存在故障明 外圈特征转频调，松动现象无疑问 内圈故障转频调，亦可作证据成分 特殊情况特殊看，诊断故障有分寸

  • 2025-02-01
  • 阅读283

探讨有限元与神经网络结合的深度研究方向

有限元方法（FEM）与神经网络（NN）的结合是科学与工程领域的前沿方向，旨在通过数据驱动和物理约束解决传统方法难以处理的复杂问题。以下是详细的发展方向及对应的代码示例。

  • 2025-02-01
  • 阅读681