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张先臣

作品数：21 被引量：133H指数：7
供职机构：燕山大学电气工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金河北省科技支撑计划项目更多>>
相关领域：机械工程一般工业技术自动化与计算机技术动力工程及工程热物理更多>>

合作作者

文献类型

  • 19篇期刊文章
  • 1篇会议论文
  • 1篇专利

领域

  • 8篇机械工程
  • 7篇自动化与计算...
  • 7篇一般工业技术
  • 6篇动力工程及工...

主题

  • 9篇向量机
  • 9篇锅炉
  • 8篇计量学
  • 7篇支持向量
  • 7篇支持向量机
  • 5篇向量
  • 5篇NO_X排放
  • 4篇学习机
  • 4篇循环流化床
  • 4篇汽轮
  • 4篇汽轮机
  • 4篇最小二乘
  • 4篇最小二乘支持...
  • 4篇流化
  • 4篇流化床
  • 3篇单片
  • 3篇单片机
  • 3篇循环流化床锅...
  • 3篇优化算法
  • 3篇搜索

机构

  • 21篇燕山大学
  • 1篇大连海事大学

作者

  • 21篇张先臣
  • 16篇牛培峰
  • 8篇李国强
  • 6篇陈贵林
  • 6篇马云飞
  • 5篇常玲芳
  • 2篇麻红波
  • 2篇刘楠
  • 2篇刘超
  • 1篇王冬云
  • 1篇马巨海
  • 1篇肖兴军
  • 1篇刘永超
  • 1篇王培坤
  • 1篇张鑫
  • 1篇张向业
  • 1篇张君
  • 1篇马云鹏
  • 1篇王磊

传媒

  • 8篇计量学报
  • 2篇仪器仪表学报
  • 2篇化工学报
  • 2篇动力工程学报
  • 1篇热能动力工程
  • 1篇燕山大学学报
  • 1篇自动化与仪器...
  • 1篇自动化技术与...
  • 1篇控制工程

年份

  • 1篇2021
  • 1篇2020
  • 2篇2019
  • 2篇2018
  • 4篇2016
  • 1篇2015
  • 2篇2014
  • 3篇2013
  • 1篇2009
  • 1篇2006
  • 3篇2005
共 21 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于万有引力搜索算法的电厂锅炉NO_x排放模型的参数优化被引量：20
2013年
以某330MW煤粉汽包锅炉为测试对象,以支持向量回归机为基础,利用最小二乘支持向量机和一种新的寻优算法———万有引力搜索算法进行了综合建模及参数优化.结果表明:建立的模型较好地实现了对电厂锅炉NOx质量浓度排放量的预测;与遗传算法、蜂群算法和粒子群算法相比,万有引力搜索算法能更好地找到未知优化参数,使得所建模型具有更高的预测能力和泛化能力,从而有效控制燃煤电厂NOx的排放量.
牛培峰肖兴军李国强马云飞陈贵林张先臣
关键词：最小二乘支持向量机燃烧优化NOX排放参数优化
基于共生生物搜索算法的汽轮机最优初压研究被引量：3
2019年
为了找到汽轮机在不同负荷下的最优初压,利用改进的共生生物搜索(FSOS)算法和极限学习机(ELM)建立热耗率预测模型,并与BP神经网络、共生生物搜索(SOS)算法优化ELM和FSOS算法优化支持向量机(SVM)等进行了比较。然后,在该模型的基础上用FSOS算法对主蒸汽压力和主蒸汽流量进行优化,使其在各负荷下的热耗率最低。最后,通过优化后的主蒸汽压力拟合出一条最优初压曲线,并与厂家设计的滑压运行曲线进行对比。结果表明:按照最优初压曲线运行,热耗率平均下降约58. 51 k J·(k W·h)^(-1),提高了机组能量的转换效率,对汽轮机经济运行有着显著的效果。
牛培峰王枭飞刘楠常玲芳张先臣
关键词：计量学热耗率汽轮机最优初压极限学习机
基于GSA—SVM的循环流化床锅炉NO_x排放特性模型被引量：4
2013年
为了准确地预测循环流化床锅炉NO_x排放量，以某热电厂循环流化床锅炉燃烧数据为样本，提出了基于支持向量机（SVM）的循环流化床锅炉NO_x排放特性GSA—SVM模型。由于SVM精度及泛化能力依赖于参数选择，故将万有引力搜索算法（GSA）运用到模型参数寻优过程中，利用不同工况下的样本数据检验了模型的预测性能，并将该模型分别与BP神经网络、粒子群（PSO）和遗传算法（GA）优化的SVM模型进行比较，仿真实验证明GSA—SVM模型具有很好的辨识能力及良好的泛化能力。
牛培峰麻红波李国强马云飞陈贵林张先臣
关键词：计量学支持向量机循环流化床锅炉
基于优化型K-means聚类算法的锅炉热效率研究被引量：5
2021年
针对K-means聚类算法存在初始聚类中心影响聚类精度的问题,提出采用生物地理学算法优化K-means聚类中心,使其能提高聚类算法的准确率。在基准数据集中对本算法进行实验,其结果表明改进算法具有良好的性能。其次,采用改进的K-means聚类算法对不同工况下的锅炉燃烧工艺参数进行聚类,并挖掘出每一类中热效率最高时的燃烧工艺参数作为最佳工艺参数,使锅炉在最佳工艺参数下进行燃烧,达到提高热效率的目的。为了验证最佳工艺参数的有效性,采用贝叶斯最小二乘支持向量机辨识锅炉热效率模型,结果显示热效率明显提高,说明经过优化型K-means聚类算法挖掘的最佳工艺参数是有效的。
查琳琳牛培峰常玲芳张先臣
关键词：锅炉热效率数据挖掘K-MEANS聚类算法生物地理学优化算法
基于混合鸡群算法和核极端学习机的锅炉NO_x排放的预测被引量：8
2019年
以某300MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,对锅炉的NOx排放量进行预测。利用模拟退火混合鸡群算法(SACSO)和核极端学习机(KELM)对不同工况下NOx的排放量进行建模;对比了差分进化算法,粒子群算法和原始鸡群算法,证明了改进后算法的优越性;之后,又对传统BP算法,支持向量机,极端学习机和核极端学习机模型进行对比;最终确定的SACSO-KELM模型具有更高的预测精度和稳定性以及更好的泛化能力,可选择将此模型用于锅炉NOx排放的建模预测。
牛培峰丁翔刘楠常玲芳张先臣
关键词：计量学氮氧化物排放模拟退火算法
基于改进樽海鞘算法的锅炉NOx排放模型优化研究被引量：3
2020年
为了建立高效的NO x排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法(ASSA)优化快速学习网(FLN)建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更快,寻优结果更好;将该模型与差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA)优化的快速学习网进行比较,结果表明ASSA-FLN模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测煤粉炉的NO x排放质量浓度。
牛培峰苗孔号尚士新常玲芳张先臣
关键词：计量学
基于GSA-PELM的锅炉NO_x预测模型被引量：7
2018年
为了更加精确地实现对电厂循环流化床锅炉NOx排放量进行预测,提出了一类基于并行极端学习机的GSA-PELM模型。由于PELM的泛化能力及精度依赖于其权值的选择,因而利用万有引力算法优化PELM的权值,采用从某火电厂300 MW的循环流化床锅炉在不同工况下实时采集的数据来检验模型的预测性能,并将GSAPELM模型分别与PELM模型、ELM模型、万有引力算法优化的最小二乘支持向量机模型(GSA-LSSVM)、GSA-ELM模型进行比较,仿真结果表明GSA-PELM模型的精度相比其它所有模型提高了9个数量级以上,可以更加有效、准确地用于预测火电厂锅炉的NOx排放浓度。
牛培峰史春见刘楠常玲芳张先臣
关键词：计量学循环流化床锅炉
基于混沌理论的涡流搜索算法被引量：3
2016年
基于混沌变量遍历性、随机性和规律性的特点,提出一种混沌涡流搜索算法。混沌涡流搜索算法应用混沌映射机制更新涡流搜索算法的备选解,增加了种群多样性,增强了算法的搜索能力,提高了算法的收敛速度。为了验证混沌涡流搜索算法的性能,采用9个著名的测试函数进行测试,并与粒子群算法、人工蜂群算法和萤火虫算法对比,实验结果表明混沌涡流搜索算法具有良好的收敛精度、收敛速度和搜索能力。
牛培峰刘魏岩马云飞李国强张先臣
关键词：混沌映射优化算法
聚类融合控制在电厂热工过程控制中的应用研究被引量：4
2009年
电厂热工过程多数属于多容、多变量、大惯性、大滞后和参数缓变的系统,对这一类系统采用常规的控制方法,不能收到令人满意的控制效果。基于多传感器信息融合的聚类控制(简称聚类融合控制)是融合多个传感器的数据信息,并将其聚类成反映过程运行状况的类别,根据每一类别所描述的过程行为特点采取相应的控制策略,从而达到实现有效控制的目的。电厂循环流化床锅炉燃烧过程是一个典型的多容、多变量、大惯性、大滞后和参数缓变的热工过程,本文根据220t/h循环流化床锅炉燃烧过程的数学模型,设计了相应的聚类融合控制系统,仿真实验及现场运行证实了该系统的有效性。
牛培峰王磊马巨海张君张先臣
关键词：信息融合循环流化床热工过程
基于改进人工蜂群算法的锅炉NO_x排放预测优化被引量：3
2014年
针对电厂循环流化床锅炉NOx排放问题进行了研究,并对人工蜂群算法进行了改进,结合最小二乘支持向量机建立了锅炉燃烧NOx排放模型,对锅炉可调参量进行了优化,降低了NOx排放浓度。将改进的人工蜂群算法与基本的人工蜂群算法和粒子群算法进行比较,说明基于改进人工蜂群算法所建立的模型能够很好的预测NOx的排放浓度,具有很强的辨识能力和泛化能力,同时也表明了改进人工蜂群算法计算速度快的优点及优化数据上的优势,通过仿真试验,优化后NOx排放浓度明显降低,体现了其工程实用价值。
牛培峰刘永超张先臣张向业
关键词：锅炉燃烧优化最小二乘支持向量机人工蜂群算法
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