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揭秘|一种针对火电厂流量计数据特点的数据处理算法

2016-02-25 11:27来源:流量计作者:陈晶 吴胜昔 顾幸生关键词:火电厂燃煤发电火电机组收藏点赞

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关于uk的估算,与σ的估算类似。算法初始时通过临近采样值平均法估算出,然后每次采样后进行修正,修正模型如下:

Tμ为跟踪因子。与σ估计模型类似,Tμ在μk改变时,可以提高模型的灵敏度。由于μk的性质,不会出现σk估算时候的误判断现象,所以无须引入误判抑制因子。将

作为数据的滤波输出值。式(3)~式(5)、式(8)~式(21)组成了本文的估值模型。完成对数据特征的即时提取以及基于数据特征而进行相应的滤波。接下来是将滤波后的多组传感器数据进行融合。本文在融合环节将数据的两种特征指标有机结合起来,综合给定各数据的融合权重。利用σ^k构造精密度因子,利用由数据欧式距离表达的支持度函数构造准确度因子。利用精密度因子和准确度因子乘积的平方作为原始权重因子,再将其归一化,得到最终处理值,表达式如下:

式中的因子采用二阶式,具有很高的区分度,可以通过极低的权重自动摒弃波动剧烈和漂移明显的数据,不需要像文献[9]中那样设立阈值。

4 仿真实验

电厂某重要给水管道被4套同型传感器在线监测,传感器新旧程度及安装位置各不同,标称误差等级均为1,实际测量情况均与标称值有出入,并且随流量的改变发生一定程度的变化。本文用以下函数模拟该管道由于负荷变化使调节阀逐渐开大,水流由7t/h上升至13t/h的流量信号采样过程。采样周期为200ms,采样2000次,其中信号在[7,13]内,波动幅度随流速增大逐渐减小。

X1(i)~X4(i)为原始采样信号,其中1#、2#的测量值基本合格,3#数据有明显漂移,4#高频波动十分显著。用2种现行常用算法与本文算法在同一系统环境下进行仿真与比较,处理后数据误差的标准差见表1(每种方法实验20次后取均值)。

由于篇幅所限,以4#传感器为例(4#运行状况恶劣,最具典型性),LMS算法与本文算法效果如图1、图2所示。

原标题:一种针对火电厂流量计数据特点的数据处理算法
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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