简介:Withtherevisionofemissionstandards,deepdesulphurizationandDeNOXisneededincirculatingfluidizedbed(CFB)boilers.Theoperationofthefirstsetof300-MWCFBboilerpluslimestone/gypsumwetfluegasdesulphurization(FGD)systemintheworldshowsthatdeepdesulphurizationandDeNOXofCFBboilershashigherSO2removalefficiencyatalowerCa/Sratiocomparedwithtraditionalinnerdesulphurizationmode.Itcanmeettheincreasinglyrigidemissionstandards,andissuitableformorefuels.DeepdesulphurizationandDeNOXcanalsoachieveahighly-efficienthigh-temperatureCFBboilerthatcannotonlyachieveinnerdesulphurizationandlowNOXemission,butbenefitslow-grade,highsulfurcontentfuelsaswell.ResearchofdeepdesulphurizationandDeNOXwillbeadevelopingdirectionforCFBboilers.
简介:本文叙述了一种检测多相交流电机绝缘损坏的新技术。该电机必须是星形连接,并且有易于使用的中性点。本文提供了该技术的数学理论,并且该理论得到了实验证实-从3个瞬时中性点电压的代数之和检测到了感应电机定子中的匝间故障。然而,该电压之和含有不需要的降低该电路灵敏度的频率。过滤该电压之和的带通(基频附近)通过的消除来自铁心饱和谐波、槽谐波等等来优化灵敏度。该电路的结构实际上使其可免除归因于各种负载工况、运行温度和源电压波动的虚警。已经证明,该项技术在理论上和实际上都比其它基于相序电压和电流的精确计算的技术要简单。该项技术的简便性使得在电机基本励磁的几个循环内就能够以低廉的费用实现对匝间故障的识别。
简介:将分支前馈神经网络(BFNN)运用于数字字符的模式识别问题中,其某些性能优于标准反向传播(BP)网络。BFNN的隐层神经元与输出神经元之间为分组对应关系,采用的学习算法与标准BP算法类似。BFNN可以根据样本的可分性构建最适宜的网络结构。在对大规模、分类复杂的样本进行识别时,性能优于标准BP网络。
简介:针对传统智能算法在无限脉冲响应(IIR)数字滤波器设计面临的收敛速度较慢和容易陷入局部极值等问题,提出了一种基于猫群优化算法的IIR数字滤波器设计方法。猫群优化算法分为搜寻模式和跟踪模式,通过对猫群行为的观察,改进猫群的行为模式并利用该算法设计IIR数字滤波器,经过与利用粒子群算法与自由搜索算法设计的滤波器进行比较,证明用本文算法设计的数字滤波器有更好的效果。