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目前锅炉过热器系统的动态仿真模型

发布时间:2021-07-26 23:07:25 阅读: 来源:铜丝网厂家

锅炉过热器系统的动态仿真模型

中图分类号:TK223.3+2:TP183 文则会由于磨擦产生热量而产生样品献标识码:A

文章编号:1001-2060(2000)03-Dynamic Si络技术在实验室主要是对管理、试样信息、结果发出等方面使用mulation Model for a Boiler Superheater System Chen Xiaodong Wang Zicai

(Simulation Technology Research Center under the Harbin Institute of Technology, Harbin, China, Post Code 150001)As a mechanism model can hardly reproduce the complicated dynamic characteristics of a boiler superheater system, the authors have c如何选择实用性高的电子拉力机ome up with a new modeling method. The proposed method consists in taking the mechanism model as a main guide and supplementing it with an on-line c预计到2019年orrection through the use of a dynamic neural network. The results of simulation indicate that such a model building method can provide an ideal approach for the dynamic simulation of a huge complicated system. Key words: boiler, superheater, simulation, model building method1 引言 随着工业技术的飞速发展,锅炉过热系统变得日趋复杂,这无疑给系统的仿真建模带来了诸多的难题。

虽说利用质量、能量和动量守恒等基本方程可以建立出实际系统的数学物理模型(2)联想电脑打印机硬件保修3年,并近似地反映出系统工作的主要规律,但是由于机理模型通常都是在一定的假设条件下得到的,而且不可避免地引入状态方程中的小参数造成维数灾难或因局部机理不明确而使用经验或半经验公式造成的不确定系数〔1〕。因而,在系统动态特性变化较剧烈时,机理模型与实际系统的输出也存在着较大的误差。

为了能有效地克服由于机理模型简化条件的局限性和简化方法本身带入的误差以及未知的外界和内部扰动带来的模型误差,本文利用动态神经络对机理模型进行修正。将神经络作为模型误差的估计器叠加到机理模型上,从而达到提高模型精度并有效地反映系统真实信息的目的〔2〕。2 锅炉过热器系统的机理模型 本文建模对象是一台200 MW自然循环锅炉。它的过热器系统包括顶棚包墙管,前屏过热器,后屏过热器,一级对流过热器,二级对流过热器以主要是最坚固材料的灾害性脆性破裂及一、二级喷水减温器。

除了减温器外,以上各环节的焓温通道数学模型都可归属于单相介质焓温通道的数学模式〔3〕。故在实际建模过程中,可采用多段集总参数化模型,且每段以介质出口参数作为集总参数环节的代表参数。

各段环节数学模型如下:

工质能量平衡方程 (1)其中:W1,W2分别为每段环节的进、出口质量流量。

H1,H2分别为每段环节的进、出口工质焓。

Q2为金属放出的热量,M为工质质量。

工质状态方程T2=T2(P2,H2) (2)其中:P2,T2分别为每段环节的出口工质压力及温度。

金属蓄热方程 (3)其中:Mm,Cm,Tm分别为金属管壁质量,金属比热,温度。

Q1为金属吸收热量。

金属放热方程 (4)其中:k2,n2为金属向蒸汽工质的放热系统和放热指数,通常n2=0.8。

金属吸热方程 (5)其中:Wg,Tg1,Tg2分别为烟气计算流量,每段环节进、出口烟气温度。

k1,n1分别为烟气向金属的放热系数和放热指数,通常取n1=0.65。

补充说明:

(1)金属质量是指每段受热面之金属质量,它的温度对受热面内介质传热计算起直接作用。而位于炉顶部分的联箱、连接管等只考虑其金属的动态有效热容,并合并为工质的当量质量。

(2)前屏过热器为全辐射型过热器,后屏过热器为半辐射型过热器,对流过热器也接受少量的辐射热量。3 神经络与机理模型的混合建模法 神经络和机理模型的混合建模方法的主要思想就是将建模者对被建模系统的先验性信息(即机理特性)融入神经络的建模之中。本文采用并行建模方案,如图1所示。图1 神经络与机理模型的混合

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