基于多主体系统架构的锅炉汽包应力动态软测量

实时监测运行时汽包的应力变化情况，是电厂安全管理的重要内容。传统方法在进行汽包应力的计算时，做了较多的简化，计算结果的准确度不能得到保证。有限元计算方法能保证计算结果的准确度，但是计算量过大，不能满足实时计算的要求，所以只能用于离线的优化设计工作。文中利用神经网络优越的非线性逼近能力，在汽包应力与汽包金属壁温序列及汽包压力之间建立一种映射关系，实现了汽包应力的软测量。实际运行中，汽包内蒸汽压力和温度的变化范围较大，需要引入多Agent系统设计原理，将较大的神经网络结构分解成一组结构较小的子神经网络，因此每个子神经网络的结构小巧，学习和泛化性能好。该模型能根据不同输入汽包压力和汽包温度，经感知模块判别后，由不同的子神经网络做出响应，节约了系统资源，提高了响应速度。经过仿真验证，计算精度达到工程要求，可以实际应用。