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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙410077 [2]湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082
出 处:《传感技术学报》2005年第1期123-128,共6页Chinese Journal of Sensors and Actuators
基 金:国家自然科学基金项目 (6 0 0 75 0 0 8) ;湖南省科技攻关项目 (0 4GK30 4 9)资助 .
摘 要:针对冷凝器的周期性结垢过程以及工况参数的动态变化 ,提出了一种冷凝器污垢预测的新方法。该方法将污垢分解为软垢和硬垢两部分 ,并采用两个T- S模糊模型分别描述软垢和硬垢的变化趋势 ,进而通过二者的结合获得较为精确的污垢预测。根据此方法 ,进行了现场试验 ,试验结果表明 :与渐近污垢模型及改进的渐近污垢模型相比 ,该方法能够有效地处理冷凝器的周期性结垢现象 ,并在冷凝器工况参数变化时仍然取得较满意的预测精度。该方法的成功应用为冷凝器最优清洗机制的建立奠定了基础。The prediction of fouling in condenser is heavily influenced by the periodic fouling processes and dynamics change of the parameters. To deal with it, a novel prediction approach based on T-S model is proposed. In the approach, the overall fouling is separated into two parts: hard fouling and soft fouling. The variation trends of these fouling are approximated by two T-S models, respectively, and the more accurate prediction can be made by the combination of output of T-S models. Based on it, a test on an actual condenser is conducted. The results show the approach to be more effective than asymptotic fouling model and improved asymptotic fouling model.
分 类 号:TP212.9[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TK268[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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