【摘 要】
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空气预热器是火力发电机组重要的热能交换设备,然而当其运行于不良状态(积灰过多或温度过高)时,将引起空预器火灾事故。目前,空预器的热点检测主要是将检测到的温度信号与事
【基金项目】
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兰州工业学院青年科技创新项目(18K-025)
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空气预热器是火力发电机组重要的热能交换设备,然而当其运行于不良状态(积灰过多或温度过高)时,将引起空预器火灾事故。目前,空预器的热点检测主要是将检测到的温度信号与事先设定的阈值进行比较,以此来判断是否发生火情。但此类方法检测判断时,空预器内部火灾已经发生并造成损失,因此,提前预判火灾隐情显得十分重要。本文提出了一种基于PSO的T-S模糊模型自适应学习算法,前件模糊规则经典FCM法提取,后件参数辨识采用最小二乘法辨识,同时利用PSO优化选取FCM算法的聚类个数c和输入维数n。仿真结果表明该方法的有效性,且具
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