[发明专利]基于阀门的联合多模型仿真平台及方法有效

专利信息
申请号: 201910064261.2 申请日: 2019-01-23
公开(公告)号: CN109783959B 公开(公告)日: 2023-10-10
发明(设计)人: 梁爽;井玲红;陈伟 申请(专利权)人: 保定市博宏高科控制技术有限公司
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06F30/17
代理公司: 北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548 代理人: 李静
地址: 071000 河北省保定市朝阳北*** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 基于 阀门 联合 模型 仿真 平台 方法
【权利要求书】:

1.一种基于阀门的联合多模型仿真平台,其特征在于,包括:

数据系统,用于获取并存储待仿真系统的实时运行数据;所述待仿真系统包括基于阀门的锅炉系统及基于阀门的汽轮机系统中的至少一个;

仿真系统,用于根据所述待仿真系统的物理信息建立对应的物理模型;所述物理模型中包括所述多个阀门;

控制系统用于将所述仿真系统中各阀门的控制参数的取值作为所述仿真系统的输入,运行所述仿真系统,得到对应的输出数据,以及将所述控制参数的取值与对应的输出数据作为关联数据存储在所述数据系统;

参数优化决策系统,用于根据预设的优化算法,在各阀门的控制参数预设的取值范围内,随机产生各阀门的控制参数的取值,并将所述对应的输出数据与所述待仿真系统的实时运行数据之间的差异的倒数作为所述各阀门的控制参数的取值的评价函数,直到所述评价函数的取值最大时,得到的所述各阀门的控制参数的取值为各阀门的控制参数的最优取值;

所述控制系统根据所述最优取值输入至所述仿真模型,基于所述最优取值运行的所述仿真模型即为优化得到的所述待仿真系统的仿真平台。

2.如权利要求1所述的基于阀门的联合多模型仿真平台,其特征在于,所述预设的优化算法为遗传算法。

3.如权利要求2所述的基于阀门的联合多模型仿真平台,其特征在于,所述数据系统包括:

数据获取装置,用于获取所述待仿真系统的实时运行数据;

数据传输装置,用于传送所述实时运行数据;

数据存储装置,用于存储所述实时运行数据。

4.如权利要求1-3中任一项所述的基于阀门的联合多模型仿真平台,其特征在于,所述基于阀门的锅炉系统包括的子系统具体为:锅炉燃烧系统、烟风系统、汽水系统、引风机、鼓风机、炉排、循环泵以及给水泵执行机构,所述基于阀门的锅炉系统的物理信息包括所述子系统的物理位置信息、与各子系统之间管道的设置信息;

所述基于阀门的锅炉系统的实时运行数据包括:排烟温度、炉膛燃烧温度、炉膛出口温度、烟气排烟含氧量、蒸汽压力、给水压力、冷空气温度、热风温度、电机电流、电机功率以及炉排转速。

5.如权利要求1-3中任一项所述的基于阀门的联合多模型仿真平台,其特征在于,所基于阀门的汽轮机系统包括的子系统具体为:高压缸、再热器、中压缸、连通管、以及低压缸;所述基于阀门的汽轮机系统的物理信息包括所述子系统的物理位置信息、与各子系统之间管道的设置信息;

所述基于阀门的汽轮机系统的实时运行数据包括:汽轮机转子的机械功率值,进入汽轮机的蒸汽流信息、高压缸的功率信息、中压缸的功率信息、以及低压缸的功率信息。

6.如权利要求1-3中任一项所述的基于阀门的联合多模型仿真平台,其特征在于,还包括:

故障识别系统,用于将所述实时运行数据输入至预先训练好的分类器中,得到所述待仿真系统的故障识别结果;其中,所述预先训练好的分类器为ET-KNN分类器,所述ET-KNN分类器中的参数为基于遗传算法确定的最优参数。

7.一种基于阀门的联合多模型仿真方法,其特征在于,包括:

仿真系统根据待仿真系统的物理信息建立对应的物理模型;所述物理模型中包括所述多个阀门;所述待仿真系统包括基于阀门的锅炉系统及基于阀门的汽轮机系统中的至少一个;

控制系统将所述仿真系统中各阀门的控制参数的取值作为所述仿真系统的输入,运行所述仿真系统,得到对应的输出数据,以及将所述控制参数的取值与对应的输出数据作为关联数据存储在数据系统;

所述数据系统获取并存储待仿真系统的实时运行数据;

参数优化决策系统根据预设的优化算法,在各阀门的控制参数预设的取值范围内,随机产生各阀门的控制参数的取值,并将所述对应的输出数据与所述待仿真系统的实时运行数据之间的差异的倒数作为所述各阀门的控制参数的取值的评价函数,直到所述评价函数的取值最大时,得到的所述各阀门的控制参数的取值为各阀门的控制参数的最优取值;

所述控制系统根据所述最优取值输入至所述仿真模型,基于所述最优取值运行的所述仿真模型即为优化得到的所述待仿真系统的仿真平台。

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