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题名基于机理与数据的液氨气化系统动态建模与控制
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作者
刘渊
崔立明
初伟
周末
崔子健
王印松
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机构
华北电力大学自动化系
神华集团有限责任公司
烟台龙源电力技术股份有限公司
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出处
《热力发电》
北大核心
2025年第8期72-83,共12页
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基金
国家科技支撑计划项目(GJNY-2023-9)。
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文摘
氨能作为低碳燃料在工业燃烧领域具有重要应用前景,但液氨气化环节的动态特性复杂,传统机理模型难以满足高精度控制需求。针对掺氨燃烧系统中液氨气化过程建模精度不足导致的控制不稳定问题,提出一种机理与数据融合的动态建模方法。通过建立基于热力学定律的非线性机理模型,结合基于递推模糊C均值(RFCM)聚类和递推最小二乘(RLS)算法的数据驱动模型,构建具有自适应权重优化的混合动态模型;进而开发解耦控制策略,实现气化系统的精准调控。实验验证表明:所提出的模型显著提升了液氨气化过程的预测精度,基于该动态模型的解耦控制方案实现了稳定的氨气供给,验证了机理与数据融合的动态模型对控制系统的有效性和工程实用性。该方法为氨燃料燃烧系统的智能控制提供了有效解决方案,对清洁能源技术的工程应用具有推广价值。
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关键词
煤氨混合燃烧
液氨气化
动态建模
rfcm-RLS算法
解耦控制
仿真分析
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Keywords
coal-ammonia coupled combustion
liquid ammonia gasification
dynamic modeling
rfcm-RLS algorithm
decoupling control
simulation analysis
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于模糊聚类的模糊关联规则在流程企业中的应用
被引量：1
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作者
闫伟
张浩
陆剑峰
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机构
同济大学CIMS研究中心
上海电力学院电力与自动化学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第11期2676-2678,共3页
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基金
国家863计划项目(2002AA412410)
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文摘
采用数据挖掘中的模糊聚类分析了流程企业中历史数据的区间值,然后用模糊关联规则挖掘出有用的规则。首先阐述了模糊聚类的RFCM算法和关联规则的Apriori算法的内容,分析了实现模糊关联规则的Fuzzy_C lustApriori算法流程,并用RFCM算法对实际数据进行分析,得到不同类别的模糊数。根据Fuzzy_C lustApriori算法的步骤对模糊化的参数点进行处理,得到了有价值的模糊规则,为流程企业的生产优化提供了理论依据。
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关键词
数据挖掘
模糊聚类
模糊关联规则
rfcm算法
fuzzy_ClustApriori算法
流程企业
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Keywords
data mining
fuzzy clustering
fuzzy association rules
rfcm algorithm
Fuzzy ClustApriori algorithm
processing industry
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名挖掘优化的语言值关联规则
被引量：1
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作者
陆建江
张文献
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机构
解放军理工大学通信工程学院
解放军理工大学理学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第16期38-39,42,共3页
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基金
国家自然科学基金重点项目资助(编号:69931040)
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文摘
文章应用竞争聚集算法(CA算法)代替RFCM算法将数量属性划分成若干个语言值,CA算法综合了分层聚类与划分聚类的优点,它不仅比RFCM算法节省时间,而且能得到优化的固定的聚类个数,因此CA算法能挖掘出优化的语言值关联规则。文中没有把语言值表示成正态模糊数模型,从而可以避免产生不必要的误差.最后应用CA算法挖掘一个气象仿真实例的优化的语言值关联规则。
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关键词
数据挖掘
rfcm算法
CA算法
语言值
关联规则
优化
数据库
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Keywords
Data mining,rfcm algorithm,CA algorithm,linguistic values,Association rules
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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