一、循环流化床波动信号的非线性分析（论文文献综述）
邵亚丽[1]（2020）在《基于移动床空气反应器的化学链燃烧系统气固流动特性研究》文中进行了进一步梳理化学链燃烧技术是一种新型的燃烧技术,具有CO2捕集能耗低、NOx排放少和能源利用率高的特点。合理的反应器结构能够保证系统具有燃烧效率高、运行稳定性高、调节灵活性强等特点。目前,化学链燃烧系统反应器的设计仍处于探索阶段,众多研究机构提出了不同的反应器结构设计方案。大部分方案中燃料反应器和空气反应器均为流化床,这要求系统中有两个动力源来维持载氧体颗粒在燃料反应器与空气反应器间的往复循环,导致了系统结构相对复杂,运行相对繁琐,难以实现两个反应器的灵活匹配。为了减少动力源,将空气反应器设计为移动床是一个有效方案。但是,传统的气固逆流移动床仅具有一个气体入口和一个气体出口,这导致反应器气体处理能力和系统热功率有限,无法适应工业化应用中对热功率规模的要求。本文针对化学链燃烧系统反应器设计当中遇到的多动力源系统结构复杂和单动力源系统热功率规模有限的问题,建立了具有高气体处理能力的移动床空气反应器,并将其嫁接于循环流化床下降管中部,形成了具有简洁结构的单动力源化学链燃烧系统。采用试验与模拟相结合的方法从宏观和微观的角度详细研究了气固流动特性、系统运行稳定性和工况调节灵活性。主要研究内容及成果如下所示:采用CFD-DEM方法建立了移动床准二维数值模型,实现了具有稳定流率的移动床运行。在此基础上,采用颗粒示踪的方法研究了移动床内颗粒停留时间的分布,以及反应器角度1、下料段角度2和下降管与反应器底部直径比d/D等结构参数对颗粒流动特性的影响。结果表明,反应器上部为整体流,下部为漏斗流;随着1的减小,2的增大或者d/D的增大,停留时间分布的无因次方差减小,颗粒流动更接近于理想的平推流;1对近壁面区域颗粒轴向速度影响较大,2主要影响反应器下部中心区域颗粒轴向速度分布,d/D则影响整个反应器内的颗粒速度分布。基于模拟得到的颗粒运动信息,进一步采用BP神经网络建立了颗粒流动与多个结构参数间的定量关系,并通过前序遍历获得了满足要求的空气反应器本体结构参数（1=83o,2=55o,d/D=0.2）。基于以上设计的反应器本体结构,进一步耦合多级配风装置,建立了多级移动床空气反应器。试验结果表明,相较于传统移动床,反应器气体处理能力得到了有效提升,每立方米体积的气体处理量从0.12 Nm3/s提高至0.41 Nm3/s。借助于示踪气体研究了进气流量和出口压力对气体流动路径的影响,结果表明进气流量增大会导致气体在级间流动的比例随之增大;在对气体流动路径进行有效规范时,需遵循“自下而上”的原则（即从反应器下部的背压开始调节）。随后,建立了基于多级逆流移动床空气反应器的化学链燃烧冷态试验系统,成功实现了准稳态的颗粒循环。改变运行参数,通过对压力信号从时域和频域的角度进行分析,获得了系统内深层次的气固流动规律。当燃料反应器气体流化数Nf减小、循环通量Jp增大或颗粒初始堆积高度Hc增大时,空气反应器侧与燃料反应器侧的压降比减小;当Nf过小时,提升管内出现周期性的活塞流,为避免该现象发生,系统需运行于快速流态化的下边界1)=1.528×0.237和上边界1（9）=2.2×0.351之间。在准稳态的颗粒循环建立后,进一步运行空气反应器,结果显示空气反应器的运行对颗粒循环几乎没有影响,且两个反应器之间几乎没有窜气,表明快速床燃料反应器和移动床空气反应器间具有良好的耦合特性。焦炭捕集回路运行结果表明,持续返料时二级下降管内物料进出不平衡可能导致燃料反应器与二级下降管间发生窜气,并影响系统内稳定的颗粒循环。最后,采用欧拉-欧拉法对化学链燃烧系统建立了三维全场冷态数值模型,分析了燃料反应器、空气反应器、下降管等构件内的气固流动特性,拓展了对系统内部复杂流体动力学特征的认知。燃料反应器内气固浓度、速度和颗粒通量的分布在反应器底部和顶部呈现不对称性,在反应器中部呈现良好的对称性,这是由单侧返料和单侧出料结构所导致。随着颗粒粒径从0.6 mm减小至0.3 mm,燃料反应器内团聚物出现频率从1.21-1.47 Hz增大至2.27-3.00 Hz,团聚物平均存在时间从0.26-0.31 s减小到0.07-0.10s,总存在时间分率从0.34-0.41减小到0.18-0.24。空气反应器内气体速度、气体浓度和颗粒浓度分布的均匀性较高,均匀性系数大于0.97,而颗粒速度分布的均匀性指数较小,其数值小于0.6。空气反应器本体的塔式结构有效消除了反应器上部由于颗粒堆积所形成的空腔。
王恒[2]（2020）在《流化床内生物质与床料颗粒混合流动特性研究及热解过程DEM-CFD数值模拟》文中进行了进一步梳理由于环境污染以及能源紧缺问题日益凸显,生物质能高效清洁利用技术受到广泛关注。生物质热解技术可以将生物质转换为液体燃料,具备开发潜力。本文以流化床内生物质热解过程中与床料颗粒的混合流化特性研究为切入点,结合试验与数值模拟方法,对流态化下的生物质颗粒与床料混合流化及热解过程进行研究,最终在欧拉-拉格朗日框架下建立颗粒尺度的生物质热解模型。针对生物质热解过程中生物质物料与床料混合流化过程,本文以成型生物质颗粒、玉米秸秆、稻壳、小米颗粒为研究对象,选取石英砂为床料,通过试验采集了流化过程中的压力脉动信号以及高清瞬时图像等信息。试验结果表明,成型生物质颗粒与小米颗粒在掺混石英砂后的流化特性较好,玉米秸秆即使有石英砂颗粒掺混也极难达到理想的流化状态。稻壳颗粒的流化状态随表观气速以及掺混比例变化都十分明显。借助希尔伯特-黄变换分析方法,对试验采集到的流化过程压力脉动信号进行非线性分析并总结了IMF（Intrinsic Mode Function）分量的能量比例与流型变化之间的规律。尽管生物质颗粒种类不同,但同一个流型对应的IMF分量高、中、低频的能量分布及比例关系有共性规律。通过分析发现,从未充分鼓泡阶段到充分鼓泡阶段,IMF分量的中频能量占比存在一个明显上升的变化趋势。在充分鼓泡阶段,IMF中频能量占比最大,高频能量占比次之,而低频分量的能量比例最小。在未达到充分鼓泡阶段时则是高频能量占比最大,中频能量的比例次之,低频能量比例最小。节涌床阶段则是中频能量比例略高于高频能量,低频能量略有增大。湍流床阶段与节涌床阶段相似,但低频能量比例明显大于其他流型。选取流化数(表观气速u与最小流化速度umf之比)、IMF分量高、中频能量比例EIMF1-3/EIMF4-6以及IMF分量低频EIMF7-8三组数据作为特征向量,通过应用改进的C-means模糊聚类方法对流化过程中的流型进行了聚类,聚类结果为未充分鼓泡、充分鼓泡、节涌、湍流四种流型。进一步将聚类流型作为训练数据和检测数据,应用神经网络算法进一步建立了生物质颗粒与石英砂混合过程智能流型识别系统,对节涌和湍流流型的识别可达100%。在对生物质与床料混合流化特性以及流型特性研究基础上,以稠密相气固两相流动理论为指导,建立了欧拉-拉格朗日框架下的流化床内生物质颗粒与石英砂混合流动过程的数值模型。采用软球模型描述颗粒间及颗粒与壁面之间的碰撞,采用Hertz-Mindlin非线性接触算法进行碰撞受力计算。气固曳力耦合采用的是四向耦合。在模型中考虑了生物质颗粒与石英砂颗粒的密度、尺寸等物性差异,分别讨论了表观气速为1.0 m/s、1.5m/s以及2.5 m/s以及生物质颗粒粒径为1.5 mm、2.0 mm以及3.0 mm时颗粒流化及混合特性。模拟在介观尺度上,对物性差异较大的生物质颗粒与石英砂颗粒的局部混合质量进行了评价。通过研究生物质颗粒与石英颗粒的分布和运动过程中的颗粒平均动能变化,总结了生物质颗粒与石英砂混合机制。模拟结果表明,在一定范围内增大表观气速,对颗粒混合过程有促进作用,较大的表观气速使颗粒更快达到良好混合的状态;直径较小的生物质颗粒对应着较好的混合质量。在生物质颗粒与石英砂混合流化模型基础上,耦合生物质热解三组分动力学模型,建立了欧拉-拉格朗日框架下流化床内生物质热解的数值模型。在生物质颗粒的热解模型中,考虑生物质颗粒随热解反应过程的物性变化及气相参数变化;在传热模型中,考虑了气固传热以及石英砂颗粒对生物质颗粒的辐射传热;采用缩粒模型对生物质颗粒随热解反应的体积变化进行计算。通过模拟,描述了生物质颗粒在热解过程中的瞬时变化规律,研究了气体温度、气体表观速度等因素对热解生成物产率的影响。研究表明,热解油产率随温度升高先升高后下降,在550℃时热解油产率达到最高,由于二次反应的进行,部分热解油分解成小分子气体,因此当温度进一步升高为600℃时,热解油产率略有下降。表观气速对热解生成物产率的影响体现在对气相组分的输运上,更高的表观气速下,热解油的产率更高。
常宇航[3]（2020）在《基于压力信号的循环流化床多尺度特性研究》文中指出压力波动已被证明与气固多尺度结构的动态行为密切相关,因此采用适当的分析方法从压力波动中提取关键特征信息,有助于理解循环流化床的多尺度动力学。为了充分认识循环流化床内的气固多尺度特性,本文使用一套综合型循环流化床冷模实验平台,在提升管Ug=5-9 m/s、Gs=100-800 kg/m2s和下行床Ug=1-9 m/s、Gs=100-1000 kg/m2s高密度操作范围内,详细研究了采样频率对压力波动特征的影响并确定了合适的采样频率。从实验角度分别模拟出仅体现宏观（介观、微观）尺度特性的操作条件,明确了引起相对应压力信号波动的主要频段,并以此作为压力波动多尺度分解的依据。进一步通过比较分解信号的动力特性差异识别了循环流化床内的多尺度结构,从频域上定量获得代表气固各尺度特性的压力信号并研究了气固多尺度结构的流动特性,最后对比分析了提升管与下行床在相同条件下气固多尺度流动特性的异同之处。提升管和下行床内压力信号的时域波动特性与采样频率fs密切相关。当fs较低时,压力波动较为缓慢。随着fs的增大,波动曲线中低频缓慢波动和高频急促波动并存,显示出压力波动是由多种气固动态行为引起的。进而对不同频域内压力波动特征进行研究发现,不同fs下压力低频成分（f<5 Hz）均表现出波浪形的周期性波动特点。而随着fs的增加,压力高频成分（f>5 Hz）逐渐能够完全反映气固介微观尺度下的行为,因此波动程度变大,提升管内压力高频成分的标准偏差Sd从10 Pa增加到30 Pa,而下行床内压力高频成分Sd则从20 Pa增至31 Pa。而且压力高频成分的波动曲线愈发密集嘈杂,表明fs对压力高频成分复杂程度产生了影响。最后利用近似熵对压力高频成分进行了复杂性分析。当fs=50-400 Hz时,提升管和下行床内压力高频成分近似熵均逐渐减小,而fs=400-1000 Hz时,压力高频成分近似熵则保持恒定,表明fs=400 Hz时压力高频成分可以完全反映出微观尺度行为的动力学特征,且可能受噪声的影响最小。因此确定压力信号合适的fs为400 Hz。从实验角度证明了气固多尺度结构确实能够分别引起压力不同频段的波动。当床层内只存在宏观气体流动时,压力功率谱在f<1 Hz的幅值较高,说明低频波动是引起宏观压力波动的主要因素。具有毫米级特征粒径的煤球渣颗粒在下行管中因运动、碰撞等行为使得压力功率谱在2-10 Hz内均出现多个峰值,因此由于介观尺度特性引起的压力波动集中在中频部分。弥散颗粒在下行管中相互碰撞对气体产生了扰动,使压力功率谱在50-200 Hz内出现多个宽谱峰值,因此由于微观尺度特性引起的压力波动主要集中在高频部分。上述结果为循环流化床内气固多尺度结构在压力信号频域上的量化提供了可靠的评价标准。进一步通过小波分析和递归分析对循环流化床中压力波动进行9尺度分解,通过表征和比较小波分解信号的动态特征识别了多尺度结构:1-2尺度细节信号（50-200 Hz）反映了气固微尺度特性,3-6尺度细节信号（3.125-50 Hz）反映了气固介尺度特性,7-9尺度细节信号和9尺度近似信号（0-3.125 Hz）反映了气固宏尺度特性。然后将子信号重构获得了宏观、介观、微观尺度的压力信号。通过宏观、介观、微观尺度压力信号的能量考察了提升管内气固多尺度结构的轴向分布特性及操作条件的影响情况。气固多尺度结构的轴向分布特性与颗粒浓度密切相关。颗粒浓度随轴向位置的增加逐渐减小,宏观颗粒浓度脉动程度、颗粒聚团破碎与聚并的强度、弥散颗粒碰撞剧烈程度沿轴向逐渐变低,提升管底部区域宏观、介观、微观尺度信号能量最高分别可达290488、1191、18577 Pa2,并沿轴向逐渐衰减。在高密度条件下,多尺度压力信号能量沿提升管轴向的分布形式发生了变化,气固多尺度行为也变得更加剧烈。Gs的增大或Ug的减小都将使颗粒浓度升高,此时轴向高度14.06 m处的宏尺度信号能量涨幅最高可达2290%,宏观颗粒浓度脉动能力大幅增强;介尺度信号能量涨幅最高可达2366%,颗粒聚团破碎与聚并强度更大;微尺度信号能量涨幅最高可达1973%,颗粒接触机会增加造成颗粒碰撞等行为愈发剧烈。下行床多尺度压力信号能量沿轴向呈现出指数型或“C型”的分布特点。宏观、介观尺度信号能量随Gs增加而增大,轴向高度3.58 m处的能量涨幅最高分别可达5458、1846%。随Ug增加的变化趋势在不同Gs下存在差异,宏尺度信号能量在Gs<500 kg/m2s时随Ug的增加而升高,而在Gs≥500 kg/m2s时随Ug的增加而降低。介尺度信号能量在Gs≤600 kg/m2s时随Ug的增加而增加,而在Gs≥800 kg/m2s时随Ug的增加而减少。微尺度信号能量则对Ug和Gs的变化并不敏感。对提升管与下行床气固多尺度结构的流动特性在相同条件下做了比较。当Gs=100-300 kg/m2s时,随着Ug的提高,下行床宏观颗粒浓度脉动能力与提升管逐渐接近,下行床颗粒聚团破碎/聚并的剧烈程度逐渐接近并超过提升管。就两个反应器的充分发展区而言,当Gs≤200 kg/m2s时,提升管和下行床内弥散颗粒碰撞等行为强度相当,而当Gs≥300 kg/m2s时,提升管内颗粒之间的碰撞更加剧烈。
杨新[4]（2019）在《基于压力信号的双循环流化床大异重颗粒流动规律研究》文中研究表明当前,利用流化床装置进行的气化技术是生物质能源利用的重要途径。其中双循环流化床系统采用鼓泡流化床和快速流化床组合的方式,对生物质气化反应涉及到的气化和燃烧过程进行分区强化,可有效提高产气品质和产量。该系统因两床流化状态的不同而存在复杂的颗粒流动规律,且生物质-惰性流化介质混合颗粒的物性差异又会加剧其复杂程度。为此,本文采用石英砂与稻壳所组成的大异重颗粒作为实验床料,分别在鼓泡流化床和双循环流化床冷态实验装置上进行压力信号分析,研究其波动特性与颗粒流动规律间的关系,建立数据驱动模型和动力学模型实现颗粒循环流率等状态参数预测和故障诊断,为双循环流化床气化装置的运行、设计提供理论基础。（1）在鼓泡床冷态实验装置上,对稻壳-石英砂大异重颗粒的初始流化特性进行实验研究和初始流化速度经验公式的回归拟合,发现大异重颗粒中稻壳质量分数和石英砂粒径的增加将造成颗粒初始流化速度的增大;对不同表观气速、床层物料质量、石英砂颗粒平均粒径和稻壳质量分数下的床层压力信号进行的特征提取方法表明鼓泡床内颗粒的运动规律在很大程度上受气泡相的影响,因而其压力信号的主频多分布在5Hz左右,HHT变换后中频段和小波多分辨率分析后的3尺度（6.25～12.5 Hz）和4尺度（3.125～6.25 Hz）所占能量较大,且递归图和特征参数通过非线性分析方法同样表明床内颗粒运动因气泡相的影响呈现明显间歇性。（2）在双循环流化床冷态实验装置上,对双床间大异重颗粒流动规律开展了实验研究,发现表征运动规律的循环流率和循环物料组分随气化室风速、提升管风速、床层物料量、石英砂粒径以及初始稻壳质量分数的变化而呈现不同的变化规律,且初始床层物料量对颗粒运动规律的影响较大,在实际生产中应加强对该参数的监测和控制;基于实验结果,建立用于颗粒循环流率和循环物料组分变化预测的BP神经网络、遗传算法优化的BP神经网络、支持向量机、最小二乘支持向量机、核极限学习机和核极限学习机模型。其中,核极限学习机模型对上述两状态参数预测的平均绝对百分比误差分别为2.35%和1.48%,具有较高的泛化能力和预测精度且预测时间较短,可作为较优模型实现对运行过程中状态参数的监测与预警。（3）在不同控制参数下,通过压力信号分析方法对双循环流化床系统的提升管（快速床）内颗粒流动规律进行研究,发现压力信号波动的平均频率分布在25Hz左右,且HHT变换后的高频部分和小波多分辨率分解后的1尺度（25～50 Hz）和2尺度（12.5～25 Hz）能量的占比较大,表明提升管内颗粒运动时存在强烈的颗粒碰撞、摩擦作用。此外还发现提升管风速的通过控制两床间颗粒循环流率影响到气化室内的颗粒运动规律,使其压力信号主频分布于10Hz左右,其小波分析时2尺度（12.5～25 Hz）和3尺度（6.25～12.5 Hz）能量占比较大,且对应的递归参数（层流率）也呈现一定的变化规律。（4）过向双循环流化床中加入生物质结块和堵塞气化室布风装置不同区域的方法,模拟床内发生的结块和堵塞故障,进行各故障状态下压力信号特征参数与结块程度、堵塞位置间关系的研究,发现结块、堵塞故障将造成颗粒流动规律的变差,并使对应的压力信号波动特征随故障的不同而呈现不同变化规律。在此基础上,采用小波分解（变分模态分解）与样本熵（特征能量）相结合的方法对压力信号进行特征提取,并建立核极限学习机模型实现对故障的诊断和分类,其中,基于小波分解与特征能量提取的核极限学习机模型在对故障诊断时的训练和测试精度分别高达100%和82.50%,可实现压力信号在双循环流化床系统诊断方面的应用。（5）根据颗粒浓度分布（密相-稀相分区）和颗粒速度变化（加速-充分发展区）分别建立提升管压降模型,比较选取较优提升管压降模型,然后基于两床压力平衡和床料质量守恒建立双循环流化床动力学模型,实现大异重颗粒循环流率的预测。模型建立过程中,根据各分区特点将大异重颗粒分别采用均相颗粒或分相颗粒进行替代。预测结果表明,尽管对大异重颗粒循环流率的预测存在一定误差（最大误差-22.18%）,但该动力学模型对控制参数与循环流率间关系的预测与实验测量具有相同的变化趋势,因此其在对双循环流化床系统尤其是大异重颗粒时的循环流率预测具有较高的适用性。
刘伟[5]（2019）在《超临界循环流化床锅炉机组机炉协调系统建模与控制》文中认为就目前的能源现状来看,我国以燃煤为发电行业主力的局面将会继续持续相当长的一段时间,而清洁煤发电又是我国电力行业的导向。由于循环流化床（CFB）技术和超临界技术的低成本和高效率的巨大优势,两种超临界循环流化床技术的结合不仅在煤炭燃烧资源上存在很大的应用价值,在脱硫脱硝和供电效率方面也具有明显优势。因此,超临界循环流化床锅炉机组机炉协调系统的控制研究是推动燃煤发电技术的重要研究领域。超临界循环流化床锅炉的运行过程复杂多变,耦合极强。本文以超临界CFB锅炉机组协调控制系统为对象,主要开展以下研究内容:首先,根据超临界CFB装置的炉膛内质量能量变化过程,给水侧各装置的压差以及汽轮机工作的动态过程,建立了超临界CFB机组锅炉侧和汽轮机侧的非线性控制模型。结合四川白马电厂600MW超临界循环流化床锅炉机组的历史实际运行数据,对所建立的超临界循环流化床非线性控制模型进行了系统辨识和参数估算。最后,通过仿真曲线和实际曲线的对比验证了该模型的准确性和良好的泛化能力。同时,从阶跃扰动响应和可控可观特性两个方面研究了超临界循环流化床锅炉机组协调系统的非线性特性。其次,为了进一步改善锅炉的非线性特性,本文对超临界循环流化床机组协调控制系统进行了解耦控制设计分析,通过求解相对增益矩阵,在多变量系统中实现了变量配对,并利用前馈补偿解耦控制原理,实现了模型的解耦控制设计,最终证实了该设计的实用性。最后,根据预测控制的基本原理,分析并计算了预测控制中的重要参数,并利用基于状态空间的预测控制将模型转化为二次规划形式,得到最优控制量。最终利用实际仿真曲线验证了多变量预测控制系统在各个综合性能方面的优越性。
吴珊[6]（2018）在《循环流化床光纤信号的尺度划分和团聚物判定研究》文中进行了进一步梳理气固流态化现象广泛存在于石油化工、冶金、能源、材料、环境等领域。循环流化床具有操作气速和固体循环流率高,传质传热速率快,处理能力大等优点,在不同的工业领域得到广泛应用。循环流化床内的气固两相流有非均匀特性,整体上体现为轴径向的不均匀分布,局部上体现为颗粒团聚物的不断形成和消散。循环流化床内气固两相流的高度非均匀流型结构和非线性行为特征使得只用统计平均值很难描述概括它的本质特性,通过多尺度分析可以有效揭示其内在的机理。循环流化床内的气固两相流一般可以分成三个尺度,微尺度描述分散颗粒的运动,介尺度描述团聚物大小的浓相和稀相间的相互作用,宏尺度描述流化床装置大小的气固流边界内的整个系统。如何准确有效地划分循环流化床内气固流的三个尺度还缺少合理的标准和方法。本文根据循环流化床内双通道光纤探针的测量信号在三个尺度上的相关性和时延性特性,提出了信号的尺度划分判据。在划分出信号尺度的基础上,本文提出对介尺度信号进行团聚物判定阈值的选取,作为颗粒浓度信号的团聚物判定方法,并以该团聚物判定方法判定和计算出提升管不同径向位置的团聚物的性质,分析团聚物性质的径向分布以及性质间可能存在的相关关系。循环流化床内两个相邻测量点的信号在三个尺度上有如下特点:介尺度信号之间有良好的相关性与时延性,宏尺度信号之间相关性好但是没有时延,微尺度信号之间没有相关性和时延性。根据这个特点,本文提出了对循环流化床内光纤信号的尺度划分判据相关性-时延函数fτ-r,并比较了不同径向位置颗粒浓度信号的尺度分布。在此基础上,本文通过分析低尺度分解水平信号的香农熵和频谱分布探究微尺度信号的来源和特征,得出微尺度和介尺度信号在香农熵变化规律上的区别,并发现微尺度的频谱分布与信号噪声的频谱分布相似度较高。本文深入研究分析了目前主流的团聚物判定方法,得出基于信号多尺度特性的小波分析法更适合团聚物的判定。同时发现,已有的小波分析法判定团聚物等效于将介尺度信号直接作为团聚物波动信息,没有去除介尺度信号中的背景浓度。因此本文提出,在原信号划分尺度后,需要再对介尺度信号选取团聚物判定阈值,以此作为最终的团聚物判定方法。对介尺度信号的团聚物判定阈值选取主要依据模拟理想介尺度信号和分析不同颗粒浓度分布时实际介尺度信号的阈值而定,得出团聚物平均停留时间和颗粒浓度概率密度分布随假定阈值的变化可以作为选取判定阈值的标准。使用提出的尺度划分和团聚物判定方法,本文对提升管内团聚物的流体动力学特性进行了研究。分析了提升管截面不同径向位置的颗粒浓度分布以及团聚物性质的分布规律。研究了同一测量时间序列中不同时刻出现的团聚物的性质变化,得出团聚物的停留时间、出现频率和运动速度之间有显着的相关关系,当团聚物平均速度越大,其出现频率越大,平均停留时间越短。
裴华健[7]（2018）在《高密度循环流化床颗粒流动结构发展特性研究》文中进行了进一步梳理催化裂化作为炼油工业中重质油轻质化的核心工艺,一直为我国重质原油的加工发挥着重要作用。当前催化裂化技术正趋于大剂油比操作工艺发展,因此高密度循环流化床提升管的基础研究显得十分迫切。为了充分认识高密度提升管内颗粒流动及结构发展特性,本研究搭建了一套18 m工业提升管高度的综合型循环流化床冷模实验平台,实现了表观气速59 m/s、颗粒循环速率100600 kg/m2s的高密度操作工况,分别采用压力传感器和光纤探针详细研究了高密度循环流化床提升管内颗粒流动结构发展特性。高密度操作下,提升管内存在大量颗粒,其中Gs达到300 kg/m2s时,颗粒浓度基本在10%以上。颗粒浓度沿提升管轴向先后呈现出分布板控制区、底部浓相区、过渡区、充分发展区及出口约束区的多段式分布。颗粒浓度在中心稀相区和边壁浓相区沿轴向的发展具有不同步性,中心区域快速达到充分发展,并逐步向边壁区域延伸。在边壁区域内,颗粒浓度分布对操作条件更加敏感,Gs的增大或Ug的减小都会明显减缓颗粒流动的发展,其中尤以颗粒循环速率Gs的影响程度更大。此外采用了颗粒浓度径向不均匀指数量化表明,随着颗粒循环速率的增大,颗粒浓度径向不均匀指数增幅十分明显,高密度条件下径向不均匀程度增强,气固两相作用更为剧烈。通过对比颗粒浓度在不同高度提升管内轴向分布发现,更高的提升管给颗粒提供了足够的空间使其顺利发展,有利于颗粒快速进入充分发展状态,并且,相同操作工况下更高提升管内的颗粒相更少,颗粒流动更为均匀。高密度条件下,需要足够高的提升管才可以完整地观察到颗粒流动结构的发展。高密度操作下,颗粒速度在轴向上表现出底部加速区和出口约束区的两段式分布。相比于低密度条件,颗粒流动结构沿轴向发展速度缓慢,提升管出口效应严重,大大减缓了颗粒运动速度。表观气速的增大或颗粒循环速率的减小均使颗粒速度增加,其中在高密度操作时,颗粒速度随Ug或Gs改变的幅度较小。提升管中心区域颗粒速度很大,颗粒在提升管10 m以下位置均已进入恒速区域,边壁区域颗粒速度较小,难以进入恒速状态。提升管内颗粒速度和颗粒浓度在轴向分布上存在较强的相关性,具体表现为颗粒加速区与过渡区、恒速区与充分发展区在轴向位置上保持较好的对应关系。高密度与低密度下颗粒流动结构发展具有很大的区别,根本原因是由于两种操作条件下气固两相作用力不同。本研究利用提升管内的压力信号,采用功率谱密度方法初步得到了不同操作条件下的气固相互作用程度,高密度操作时功率谱能量高出低密度2个数量级以上,表明气固两相作用程度比低密度条件更为强烈。
崔晓通[8]（2015）在《基于Welch频谱估计的流化床压力波动的应用研究》文中研究指明流化床锅炉具有氮氧化物排放低、燃烧效率高、燃料适应性好、易于实现灰渣的综合利用、负荷可调节范围大等特点是当前煤炭清洁燃烧首选的锅炉炉型。目前,我国在建和已运行流化床锅炉已达千台以上，流化床锅炉发电机组装机容量占了我国总装机容量的8%还多。我国能源结构以煤为主，大力发展低污染、高效率的流化床锅炉技术，具有重要意义。有关资料显示，未来十几年我国流化床锅炉应用将保持18%的增长率，将是流化床锅炉燃烧技术飞快发展的时期。流化床锅炉在运行过程中，炉膛内部气固两相流流动复杂，对流化床炉内流化状态和运行状况检测困难。研究学者认为流化床炉膛内的压力波动体现了流化床炉内气固两相流的动力特性，且能够反映设备几何结构、气体颗粒性质、运行工作状况等特性。流化床的压力波动具有检测采集方便、采集设备简单成本低的特点，故研究人员多采集流化床的压力波动信息作为研究对象。流化床的压力波动信号为随机信号，分析时需估算信号的功率密度谱，在谱估计中，welch谱估计法把采集信号序列划分成的子段越多，则谱估计就越光滑，对长度固定的x （n）来讲，则频率分辨率就越低，且welch谱估计法具有简单易用、便于计算，分辨率满足大多数的工程需要而被广泛应用。本文基于搭建的鼓泡流化床冷态试验系统，应用welch频谱估计法对流化床压力波动进行了三方面的研究：（1）在相同其他参数，不同流化床炉内物料量时，采集流化床同一压力测点处的压力波动信号，分析了不同物料量时的压力波动信号，得出流化床炉膛内物料量的变化主要会引起流化床风室中压力波动信号中6Hz频段信号成分强度的改变。（2）在相同其他参数、相同物料量工况时，采集布置在流化床不同位置测点的压力波动信号，对比了流化床不同压力测点处采集的压力波动信号，得出了流化床压力波动信号中05Hz的信号反应了流化床压力波动的强度。（3）应用welch频谱估计法对流化床风帽的故障检测与诊断进行了研究，得出了频谱分布图中的11Hz频段可以对流化床风帽的故障进行检验与诊断。
姜华伟[9]（2013）在《基于风帽压力波动的流化床气固流态化特征研究》文中研究表明循环流化床燃烧是一项成熟的清洁煤燃烧技术,已在电站锅炉得到广泛的应用。由于在运行过程中炉内存在复杂的气固两相流动,循环流化床锅炉的故障率通常高于普通的煤粉锅炉。针对这一问题,国内外普遍利用在流化床气固流态化区域内或炉膛壁面上布置的压力信号测点,测量床内的压力波动信号,来分析不同运行工况下床内的气固流态化特征,从而用于监测流化床的工作状态并及时诊断相关故障的发生。然而所用压力测点由于暴露于床内的气固流态化区域,存在被频繁堵塞、严重磨损的问题,一旦损坏,其监测参数即告失效。为此,本课题提出了基于风帽压力信号测量的流化床内气固流态化特征的分析方法,借助鼓泡流化床、循环流化床冷态试验台,模拟流化床内不同工况及典型故障下的气固两相流动状态,利用统计函数、功率谱密度估计、小波分析、能量加权平均频率、均匀指数等时频域分析方法对测量的布风板风帽压力波动信号进行分析,研究风帽压力波动特性与流化床内气固流态化特征的关系规律,验证所提方法的可行性,为基于风帽压力波动特性的循环流化床锅炉故障诊断建立理论基础。本文首先在鼓泡流化床冷态试验台上,模拟不同床层表观气速、床料颗粒粒径、静床高及加料、放料扰动条件下鼓泡流化床内的气固两相流动状态。测量布风板中心、边壁位置风帽入口处的压力波动信号,利用小波分析将信号分解为不同频率段的子信号,计算子信号的能量值及其占总能量的比值；利用Welch谱估计法得到信号的功率谱密度,用于分析信号的频率域特征。其次,在循环流化床冷态试验台上,模拟不同一次风表观气速、床料颗粒粒径分布、系统装料量、二次风量等条件下,循环流化床内的气固两相流动状态；模拟不同返料风表观气速、系统颗粒循环流率的条件下,循环流化床流动密封阀内的气固两相流动状态。测量循环流化床内及流动密封阀内不同位置风帽的入口压力波动信号,计算信号的统计平均值和标准差,用于分析风帽压力的总体变化趋势和波动幅度；利用小波分析将信号分解为不同频率段的子信号,计算子信号的能量值及其占总能量的比值,用于分析床内不同频段的压力波动特征；利用预白化-后着色谱估计法估计信号的功率谱密度,然后计算信号的能量加权平均频率,用于分析床内的整体压力波动频率；提出了均匀指数,用于分析循环流化床内的流化均匀性以及流态化流型的转变。之后,在循环流化床冷态试验台上,通过堵塞返料侧与加料口侧边壁风帽的部分出口小孔,模拟循环流化床内易发生堵塞区域的风帽局部堵塞故障；通过向床内添加不同质量、不同粒径的大颗粒床料,并同时取出相同质量的原床料,模拟循环流化床内不同程度的结块故障。在模拟故障工况下,测量床内相应位置风帽的入口压力波动信号,利用统计分析、小波分析、均匀指数等方法,分析风帽局部堵塞、结块故障对床内风帽压力波动特性和气固流态化特征的影响。上述实验研究发现,鼓泡流化床风帽压力波动特性能够反映鼓泡流化床内表观气速、床料颗粒粒径、静床高、横截面方向位置等变化时的气固流态化特征变化；循环流化床内风帽的压力波动特性能够反映循环流化床内一次风表观气速、床料颗粒粒径分布、系统装料量、二次风量、横截面方向位置等变化时的气固流态化特征变化；流动密封阀内风帽的压力波动特性则能够反映流动密封阀内返料风表观气速、颗粒循环流率等变化时的气固流态化特征变化；流化床内发生风帽局部堵塞或结块故障时的风帽压力波动特性可以反映床内相应故障的发生。
夏豹[10]（2011）在《流化床压力波动冷态试验研究》文中研究说明目前循环流化床锅炉压力测点都是安装在炉膛壁面上,由于大量物料循环,频繁摩擦撞击测点,使得测点堵塞磨损问题非常严重,造成测量不准确甚至测点损坏。针对这一问题,本文在搭建冷态鼓泡流化床试验台上,将压力测点布置在风室风帽入口的壁面上,通过压力信号采集系统,将采集到的压力信号转变为数字信号存储于计算机中。在试验过程中,通过调整和改变试验的控制条件,采集多种正常工况与扰动工况下的压力波动信号,并对信号进行深入的研究分析,探讨流化床内的压力波动状况。基于Matlab编程,利用自相关函数的傅里叶变换的方法,将采集到的时域信号转变为频域信号,从得到的信号频谱图上可以清楚的看到,风帽入口压力波动与流化床内静床高和表观气速等参数变化密切相关,并且压力波动能量主要表现为低频压力波动,说明在风帽处采集的监测信号能够反映流化床内压力波动状况。接着对信号进行消噪处理,通过对比分析工程滤波法与小波消噪法,结果证明小波消噪法优于工程滤波法,并进一步通过对比选择不同的小波基进行消噪,结果表明利用db2小波基三层分解消噪方法,能达到良好的去噪效果。试验中,模拟了现场流化床中压力信号监测失败、加放料产生扰动、风帽堵塞等扰动工况,利用时域分析、频域分析以及小波包法分析,对比了正常工况与扰动工况下的不同,建立了故障信号的诊断识别的方法。利用时域分析,通过设定置信区间的方法,来判定压力信号是否发生了故障;利用频域分析,对比了正常工况与加放料扰动工况频谱的不同,确定了频谱作为特征向量,实现故障诊断识别;利用小波包分析,将压力信号进行三层分解与重构,对比正常与扰动工况下各个节点功率谱的不同,结果表明信号在结点s30的功率谱p30可以作为特征向量,判定流化床内是否出现风帽堵塞等问题,实现了故障诊断,为现场应用提供理论参考及依据。
二、循环流化床波动信号的非线性分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、循环流化床波动信号的非线性分析（论文提纲范文）
（1）基于移动床空气反应器的化学链燃烧系统气固流动特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 化学链燃烧系统反应器设计研究现状 |
| 1.2.1 单循环流化床结构 |
| 1.2.2 双循环流化床结构 |
| 1.3 移动床内颗粒流动特性研究现状 |
| 1.4 气固两相流模拟研究现状 |
| 1.4.1 气固两相流模拟方法 |
| 1.4.2 气固两相流模拟在化学链系统中的应用 |
| 1.5 研究现状中存在的问题 |
| 1.6 课题研究思路及研究内容 |
| 1.6.1 课题研究思路与目标 |
| 1.6.2 课题研究内容 |
| 第二章 基于CFD-DEM方法的移动床空气反应器内颗粒流动特性研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数值计算模型 |
| 2.2.1 气相方程 |
| 2.2.2 固相方程 |
| 2.2.3 接触力 |
| 2.2.4 气固相间动量交换 |
| 2.2.5 模拟对象与网格划分 |
| 2.2.6 初始条件和边界条件 |
| 2.2.7 模拟设置 |
| 2.2.8 网格独立性验证 |
| 2.3 CFD-DEM模拟结果及分析 |
| 2.3.1 模型验证 |
| 2.3.2 准稳态颗粒流动的建立 |
| 2.3.3 颗粒停留时间分布 |
| 2.3.4 颗粒速度分布 |
| 2.3.5 颗粒流型分布 |
| 2.4 反应器本体结构设计 |
| 2.4.1 BP神经网络速度分布预测模型建立 |
| 2.4.2 精度验证 |
| 2.4.3 反应器本体结构参数确定 |
| 2.5 内构件对颗粒流动的影响 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 多级移动床空气反应器的设计及气体流动路径试验研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多级塔式空气反应器的设计 |
| 3.3 多级塔式空气反应器试验研究 |
| 3.3.1 试验系统的构建及试验方法 |
| 3.3.2 试验物料特性 |
| 3.3.3 数据处理 |
| 3.4 多级空气反应器试验结果及分析 |
| 3.4.1 反应器气体处理能力提升效果 |
| 3.4.2 进气流量对气体流动路径的影响 |
| 3.4.3 出口压力对气体流动路径的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 化学链燃烧系统气固流动特性试验研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于多级移动床空气反应器的化学链燃烧系统设计 |
| 4.3 基于多级移动床空气反应器的化学链燃烧系统冷态试验研究 |
| 4.3.1 试验系统的构建 |
| 4.3.2 试验方法 |
| 4.4 数据处理 |
| 4.4.1 时域分析 |
| 4.4.2 频域分析 |
| 4.4.3 气体流动路径分析 |
| 4.5 载氧体循环回路运行特性 |
| 4.5.1 准稳态循环的建立 |
| 4.5.2 压力波动的时域分析 |
| 4.5.3 压力波动的频域分析 |
| 4.5.4 流态分布 |
| 4.6 空气反应器的运行与颗粒循环的耦合特性 |
| 4.6.1 空气反应器的运行对载氧体回路压力波动的影响 |
| 4.6.2 反应器间的窜气特性 |
| 4.7 焦炭捕集回路的运行特性 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于欧拉-欧拉方法的化学链燃烧系统三维冷态数值模拟研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数值计算模型 |
| 5.2.1 控制方程 |
| 5.2.2 曳力模型 |
| 5.2.3 本构方程 |
| 5.2.4 气相组分输运方程 |
| 5.3 模型验证 |
| 5.3.1 模拟对象与网格划分 |
| 5.3.2 初始条件和边界条件 |
| 5.3.3 模拟设置 |
| 5.3.4 模拟结果 |
| 5.4 基于多级塔式空气反应器的化学链燃烧系统气固流动特性的模拟 |
| 5.4.1 模拟对象 |
| 5.4.2 全场颗粒循环特性 |
| 5.4.3 燃料反应器内的气固分布特性 |
| 5.4.4 下降管内的气固分布特性 |
| 5.4.5 空气反应器内的气固分布特性 |
| 5.4.6 系统内气体流动路径 |
| 5.4.7 物性参数对气固分布特性的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究成果 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）流化床内生物质与床料颗粒混合流动特性研究及热解过程DEM-CFD数值模拟（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 流化床内生物质与石英砂颗粒混合特性试验研究 |
| 1.3.2 混合颗粒压力脉动特性的非线性分析 |
| 1.3.3 流化床内生物质与床料混合流化的流型识别 |
| 1.3.4 生物质颗粒混合流化特性的模拟研究 |
| 1.3.5 热解动力学模型 |
| 1.3.6 生物质热解过程模拟研究 |
| 1.4 本文研究目标和内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 本文研究路线 |
| 1.6 论文结构 |
| 1.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第二章 生物质颗粒与石英砂混合流化特性研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验系统介绍 |
| 2.3 试验物料 |
| 2.4 试验工况 |
| 2.5 混合颗粒的流化特性分析 |
| 2.5.1 混合颗粒的床层压降 |
| 2.5.2 生物质与石英砂颗粒混合流化最小流化速度的理论计算 |
| 2.6 混合颗粒的压力脉动信号非线性分析 |
| 2.6.1 Hilbert-Huang变换 |
| 2.6.2 压差脉动信号的Hilbert-Huang变换分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 基于模糊聚类-神经网络算法的流型识别 |
| 3.1 神经网络训练识别系统 |
| 3.2 基于模糊聚类算法建立样本数据库 |
| 3.2.1 聚类数、权重系数的确定 |
| 3.2.2 应用遗传算法优化初始聚类中心函数 |
| 3.3 基于模糊聚类-神经网络算法的流型识别模型 |
| 3.4 流型识别系统模型的建立与应用 |
| 3.4.1 选取聚类模型的特征向量 |
| 3.4.2 确定最佳聚类数、权重系数以及初始聚类中心 |
| 3.4.3 对样本集进行模糊聚类 |
| 3.4.4 训练流型识别系统 |
| 3.4.5 测试流型识别系统 |
| 3.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于欧拉-拉格朗日法的生物质-石英砂颗粒混合流化DEM-CFD模拟研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 颗粒相模型 |
| 4.2.1 颗粒碰撞模型 |
| 4.2.2 颗粒曳力模型 |
| 4.3 气相模型 |
| 4.4 模型算法 |
| 4.4.1 模拟计算平台 |
| 4.4.2 自适应时间步长 |
| 4.4.3 颗粒局部搜索方法 |
| 4.4.4 模型求解算法 |
| 4.4.5 并行算法优化 |
| 4.5 边界及初始条件的设置 |
| 4.5.1 反应器几何结构及网格划分 |
| 4.5.2 数值计算方法 |
| 4.6 边界条件及参数设置 |
| 4.7 模拟结果及讨论 |
| 4.7.1 瞬时流化状态 |
| 4.7.2 流化床内的压力脉动情况 |
| 4.7.3 宏观尺度下的颗粒流化行为 |
| 4.7.4 介尺度下颗粒的混合流化特性 |
| 4.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 流化床内生物质热解DEM-CFD模拟研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型概述 |
| 5.3 气相模型 |
| 5.4 颗粒相模型 |
| 5.4.1 颗粒描述方法 |
| 5.4.2 颗粒传热模型 |
| 5.5 热解动力学模型 |
| 5.6 数值模拟对象 |
| 5.6.1 物理模型 |
| 5.6.2 模型参数设定 |
| 5.7 流化床内生物质热解模拟结果及讨论 |
| 5.7.1 模型验证 |
| 5.7.2 不同温度下的热解产物生成率 |
| 5.7.3 不同温度下生物质质量变化 |
| 5.7.4 表观气速对生物质颗粒热解的影响 |
| 5.8 小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文主要创新点 |
| 6.3 本文研究不足及展望 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（3）基于压力信号的循环流化床多尺度特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 循环流化床内气固流体力学特性研究进展 |
| 1.1.1 高密度提升管和高密度下行床 |
| 1.1.2 高密度提升管内的气固流动特性 |
| 1.1.3 高密度下行床内的气固流动特性 |
| 1.1.4 循环流化床内的多尺度行为 |
| 1.2 气固流化床内压力波动的研究 |
| 1.2.1 压力波动的形成原因 |
| 1.2.2 压力波动信号的分析方法 |
| 1.3 压力信号在气固流化床中的应用 |
| 1.3.1 流化床流型的识别和流型转变的研究 |
| 1.3.2 压力信号在鼓泡床多尺度特性中的应用 |
| 1.3.3 压力信号在循环流化床多尺度特性中的应用 |
| 1.4 文献综述小结 |
| 第2章 实验装置及测量方法 |
| 2.1 实验装置及材料 |
| 2.1.1 实验装置 |
| 2.1.2 颗粒性质 |
| 2.2 测量参数及方法 |
| 2.2.1 表观气速 |
| 2.2.2 颗粒循环速率 |
| 2.2.3 压力信号 |
| 2.3 信号处理方法 |
| 2.3.1 标准偏差分析 |
| 2.3.2 频谱分析 |
| 2.3.3 小波分析 |
| 2.3.4 递归分析 |
| 2.3.5 复杂性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 压力信号采样频率的确定 |
| 3.1 采样频率对压力信号时频域特征的影响 |
| 3.2 采样频率对压力信号多频分解的影响 |
| 3.3 采样频率对压力高频成分复杂性的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多尺度结构在压力信号频域分布上的研究 |
| 4.1 宏观尺度压力信号频域分布研究 |
| 4.2 介观尺度压力信号频域分布研究 |
| 4.2.1 实验装置及实验方法 |
| 4.2.2 介观尺度压力信号功率谱密度分析 |
| 4.3 微观尺度压力信号频域分布研究 |
| 4.4 循环流化床内压力信号的多尺度分解 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 提升管内气固多尺度流动特性研究 |
| 5.1 宏尺度压力信号能量轴向分布 |
| 5.1.1 宏尺度压力信号能量轴向分布特点 |
| 5.1.2 操作条件对宏尺度压力信号能量轴向分布的影响 |
| 5.2 介尺度压力信号能量轴向分布 |
| 5.2.1 介尺度压力信号能量轴向分布特点 |
| 5.2.2 操作条件对介尺度压力信号能量轴向分布的影响 |
| 5.3 微尺度压力信号能量轴向分布 |
| 5.3.1 微尺度压力信号能量轴向分布特点 |
| 5.3.2 操作条件对微尺度压力信号能量轴向分布的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 下行床内气固多尺度流动特性研究 |
| 6.1 宏尺度压力信号能量轴向分布 |
| 6.1.1 宏尺度压力信号能量轴向分布特点 |
| 6.1.2 操作条件对宏尺度压力信号能量轴向分布的影响 |
| 6.2 介尺度压力信号能量轴向分布 |
| 6.2.1 介尺度压力信号能量轴向分布特点 |
| 6.2.2 操作条件对介尺度压力信号能量轴向分布的影响 |
| 6.3 微尺度压力信号能量轴向分布 |
| 6.3.1 微尺度压力信号能量轴向分布特点 |
| 6.3.2 操作条件对微尺度压力信号能量轴向分布的影响 |
| 6.4 提升管与下行床气固多尺度流动特性的对比 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 符号说明 |
| 致谢 |
（4）基于压力信号的双循环流化床大异重颗粒流动规律研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 双循环流化床流动特性的研究现状 |
| 1.2.2 压力信号在流化床特性研究中的应用 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 鼓泡流化床压力信号分析与大异重颗粒流动规律研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验装置与方法 |
| 2.2.1 实验装置 |
| 2.2.2 实验物料与工况选择 |
| 2.2.3 实验方法 |
| 2.3 压力波动信号的分析与处理方法 |
| 2.4 实验结果分析 |
| 2.4.1 大异重颗粒初始流化特性分析 |
| 2.4.2 基于数理统计的压力波动特性分析 |
| 2.4.3 基于功率谱密度估计的压力波动特性分析 |
| 2.4.4 基于HHT变换的压力波动特性分析 |
| 2.4.5 基于小波多分辨率分析的压力波动特性分析 |
| 2.4.6 基于递归方法的压力波动特性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 双循环流化床大异重颗粒流动特性实验研究与模型预测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验系统简介与实验方法 |
| 3.2.1 实验系统简介 |
| 3.2.2 实验方法与工况选择 |
| 3.3 实验结果分析 |
| 3.3.1 颗粒循环流率的分析 |
| 3.3.2 循环物料组分变化的分析 |
| 3.4 混合颗粒循环流率与物料组分变化的预测模型 |
| 3.4.1 预测模型原理简介 |
| 3.4.2 网络预测模型构建与参数选取 |
| 3.4.3 预测模型比较分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 双循环流化床压力波动特性分析与大异重颗粒流动规律研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验系统与方法 |
| 4.3 提升管侧大异重颗粒流动规律研究 |
| 4.3.1 气化室表观气速的影响 |
| 4.3.2 提升管表观气速的影响 |
| 4.3.3 初始床层物料量的影响 |
| 4.3.4 石英砂平均粒径的影响 |
| 4.3.5 初始稻壳质量分数的影响 |
| 4.4 气化室侧大异重颗粒流动规律研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 故障状态下双循环流化床大异重颗粒流动规律与分类诊断 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验装置与方法 |
| 5.2.1 实验装置 |
| 5.2.2 实验方法 |
| 5.3 故障状态压力波动特性分析 |
| 5.3.1 结块故障状态压力波动特性分析 |
| 5.3.2 堵塞故障状态压力波动特性分析 |
| 5.4 基于压力信号的故障诊断与分类模型 |
| 5.4.1 故障诊断模型建立 |
| 5.4.2 模型具体参数设计 |
| 5.4.3 模型诊断结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于压力平衡的大异重颗粒双循环流化床动力学模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 双循环流化床系统动力学模型的建立 |
| 6.2.1 提升管压降模型 |
| 6.2.2 旋风分离器模型 |
| 6.2.3 立管模型 |
| 6.2.4 底部返料管模型 |
| 6.2.5 气化室模型 |
| 6.2.6 模型计算方法 |
| 6.3 模型计算结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 对今后工作的建议与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）超临界循环流化床锅炉机组机炉协调系统建模与控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 我国能源现状 |
| 1.2 超临界循环流化床锅炉发展现状 |
| 1.3 建模的基本理论方法 |
| 1.3.1 机理分析法 |
| 1.3.2 系统辨识法 |
| 1.3.3 混合建模法 |
| 1.4 论文的主要内容和结构安排 |
| 第二章 超临界循环流化床模型建立和非线性分析 |
| 2.1 对象简介 |
| 2.2 锅炉模型建立 |
| 2.2.1 锅炉侧模型 |
| 2.2.2 汽轮机模型 |
| 2.3 总体模型 |
| 2.4 非线性模型分析 |
| 2.4.1 非线性模型仿真与验证 |
| 2.4.2 非线性模型线性化 |
| 2.4.3 单元机组工况点的确定 |
| 2.4.4 可控可观性分析 |
| 2.4.5 阶跃响应实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 超临界循环流化床机组协调控制系统耦合特性分析与解耦控制 |
| 3.1 解耦控制的基本概念 |
| 3.2 解耦控制系统的分析 |
| 3.2.1 相对增益分析法 |
| 3.2.2 相对增益的计算 |
| 3.2.3 相对增益的特性 |
| 3.3 解耦控制系统的设计 |
| 3.3.1 前馈补偿解耦法 |
| 3.3.2 对角阵解耦法 |
| 3.3.3 单位阵解耦法 |
| 3.4 解耦控制系统的实施 |
| 3.4.1 模型及其线性化 |
| 3.4.2 变量配对 |
| 3.4.3 解耦设计 |
| 3.4.4 仿真实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 超临界循环流化床机组预测控制 |
| 4.1 预测控制 |
| 4.2 模型预测控制 |
| 4.2.1 预测模型 |
| 4.2.2 预测控制算法 |
| 4.3 求解二次规划问题 |
| 4.4 预测控制的参数整定与设计 |
| 4.4.1 预测控制的参数选取 |
| 4.4.2 仿真实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 主要成果和结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
（6）循环流化床光纤信号的尺度划分和团聚物判定研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 循环流化床的非均匀结构 |
| 2.2 循环流化床信号的尺度划分 |
| 2.3 团聚物的研究现状 |
| 3 实验系统及数据分析方法 |
| 3.1 循环流化床实验系统 |
| 3.2 光纤信号的分析方法 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于相关性-时延方程的尺度划分方法构建 |
| 4.1 尺度划分方法 |
| 4.2 提升管不同径向位置的尺度分布 |
| 4.3 光纤信号的微尺度 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 团聚物的判定方法研究 |
| 5.1 标准偏差法和小波分析法对比 |
| 5.2 介尺度信号的团聚物判定阈值 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 团聚物性质参数分析及相关性表征 |
| 6.1 团聚物性质参数的径向分布 |
| 6.2 团聚物性质间的关联 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）高密度循环流化床颗粒流动结构发展特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 流态化概述 |
| 1.1.1 流态化现象及技术 |
| 1.1.2 气固流态化流型分类 |
| 1.2 循环流化床概述 |
| 1.2.1 循环流化床的结构及特点 |
| 1.2.2 循环流化床的应用 |
| 1.2.3 高密度循环流化床 |
| 1.3 循环流化床提升管内气固流体力学特性研究进展 |
| 1.3.1 颗粒浓度分布研究进展 |
| 1.3.2 颗粒速度分布研究进展 |
| 1.3.3 提升管内颗粒加速段研究进展 |
| 1.3.4 提升管内压力脉动特性研究进展 |
| 1.4 文献综述小结 |
| 第2章 实验装置与方法 |
| 2.1 实验装置 |
| 2.1.1 实验装置 |
| 2.1.2 颗粒性质 |
| 2.2 测量参数及方法 |
| 2.2.1 颗粒循环速率 |
| 2.2.2 表观气速 |
| 2.2.3 压力数据 |
| 2.2.4 局部颗粒浓度及速度 |
| 第3章 提升管内颗粒浓度分布及流动发展特性研究 |
| 3.1 颗粒浓度轴向分布 |
| 3.1.1 颗粒浓度轴向分布特点 |
| 3.1.2 颗粒浓度轴向分布的影响因素 |
| 3.2 不同径向区域内颗粒浓度的轴向分布及流动发展 |
| 3.3 颗粒加速段长度分析 |
| 3.4 颗粒浓度径向不均匀性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 提升管内颗粒速度分布及流动发展特性研究 |
| 4.1 颗粒速度轴向分布 |
| 4.1.1 颗粒速度轴向分布特点 |
| 4.1.2 颗粒速度轴向分布的影响因素 |
| 4.2 颗粒速度与颗粒浓度的对应关系 |
| 4.3 不同径向区域颗粒速度的轴向分布及流动发展 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 提升管内压力信号特性研究 |
| 5.1 压力轴向分布 |
| 5.2 表观固含率轴向分布 |
| 5.2.1 表观固含率的轴向分布 |
| 5.2.2 颗粒浓度与表观固含率的对比 |
| 5.3 压力波动来源分析 |
| 5.3.1 压力信号的功率谱密度分析 |
| 5.3.2 压力信号功率谱密度的影响因素 |
| 5.3.3 不同条件下气固相互作用分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 符号说明 |
| 附录B 光纤探针标定曲线及方程 |
| 附录C 作者简介 |
| 致谢 |
（8）基于Welch频谱估计的流化床压力波动的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题意义 |
| 1.2 国内外对流化床压力波动的研究现状综述 |
| 1.2.1 流化床压力波动产生原因 |
| 1.2.2 流化床压力波动的性质 |
| 1.2.3 流化床压力波动信号处理方法 |
| 1.3 压力波动的研究成果与应用 |
| 1.3.1 压力波动性质的研究 |
| 1.3.2 流化床流型的识别和流型转换的研究 |
| 1.3.3 应用压力波动对流化质量判别 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 压力波动信号的分析处理方法介绍 |
| 2.1 压力波动信号的频谱分析 |
| 2.1.1 压力波动信号的时域描述 |
| 2.1.2 压力波动信号的频域描述 |
| 2.1.3 压力波动信号的功率密度谱分析 |
| 2.1.4 压力波动信号的 Welch 谱估计法 |
| 2.2 Matlab 软件介绍 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 鼓泡流化床冷态试验系统介绍 |
| 3.1 鼓泡流化床冷态试验台简介 |
| 3.2 压力波动信号数据采集系统 |
| 3.2.1 风压变送器 |
| 3.2.2 数据采集卡 |
| 3.2.3 信号采集中显示界面 |
| 3.3 数据的采集原理 |
| 3.3.1 数据的采集过程 |
| 3.3.2 数据的采样频率 |
| 3.3.3 数据的采样时间序列长度 |
| 3.4 试验过程及试验内容 |
| 3.4.1 静床高对压力波动信号影响的研究 |
| 3.4.2 压力测点位置对压力波动信号影响的研究 |
| 3.4.3 基于压力波动信号的风帽故障检测与诊断 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 试验结果和分析 |
| 4.1 静床高对压力波动信号影响的结果及分析 |
| 4.2 压力测点位置对压力波动信号影响的结果及分析 |
| 4.3 流化床风帽故障的检测与诊断研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于风帽压力波动的流化床气固流态化特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| Contents |
| 主要符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 流化床压力波动的模型研究 |
| 1.2.2 基于压力波动的流化床流型识别与转变研究 |
| 1.2.3 基于压力波动的流化床宏观流体动力特性研究 |
| 1.2.4 基于压力波动的流化床内颗粒混合与混燃特性研究 |
| 1.2.5 压力波动特性分析在流化床参数测定中的应用 |
| 1.2.6 压力波动特性分析在流化床故障诊断中的应用 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 基于风帽压力波动的鼓泡流化床内气固流态化特征研究 |
| 2.1 实验装置及实验方法 |
| 2.2 实验数据的分析和处理方法 |
| 2.2.1 统计分析 |
| 2.2.2 功率谱密度估计 |
| 2.2.3 小波分析 |
| 2.3 实验结果与讨论 |
| 2.3.1 空床风帽压力波动特性分析 |
| 2.3.2 表观气速的影响 |
| 2.3.3 床料颗粒粒径的影响 |
| 2.3.4 静床高的影响 |
| 2.3.5 加料和放料扰动的影响 |
| 2.3.6 横截面方向位置的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于风帽压力波动的循环流化床内气固流态化特征研究 |
| 3.1 实验装置及实验方法 |
| 3.2 实验床料 |
| 3.3 实验数据的分析和处理方法 |
| 3.3.1 功率谱密度估计 |
| 3.3.2 能量加权平均频率 |
| 3.3.3 均匀指数 |
| 3.4 实验结果与讨论 |
| 3.4.1 空床风帽压力波动特性分析 |
| 3.4.2 一次风表观气速的影响 |
| 3.4.3 床料颗粒粒径分布的影响 |
| 3.4.4 系统装料量的影响 |
| 3.4.5 二次风量的影响 |
| 3.4.6 床内横截面方向位置的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于风帽压力波动的流动密封阀内气固流态化特征研究 |
| 4.1 实验装置及实验方法 |
| 4.2 实验数据的分析和处理方法 |
| 4.3 实验结果与讨论 |
| 4.3.1 返料风表观气速的影响 |
| 4.3.2 系统颗粒循环流率的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 循环流化床典型故障的风帽压力波动特性研究 |
| 5.1 实验装置及实验方法 |
| 5.2 实验数据的分析和处理方法 |
| 5.3 实验结果与讨论 |
| 5.3.1 风帽局部堵塞的影响 |
| 5.3.2 结块故障的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 对今后工作的建议与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）流化床压力波动冷态试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 课题的提出 |
| 1.3 国内外压力波动特性研究进展 |
| 1.3.1 压力波动产生的原因 |
| 1.3.2 压力波动信号的性质 |
| 1.3.3 压力波动信号研究方法 |
| 1.3.4 取得的部分研究成果与应用 |
| 1.4 课题的研究内容 |
| 第2章 鼓泡流化床冷态试验系统介绍 |
| 2.1 鼓泡流化床试验台 |
| 2.2 数据采集系统 |
| 2.2.1 压力变送器 |
| 2.2.2 数据采集卡 |
| 2.3 信号的采集 |
| 2.3.1 信号的采集过程 |
| 2.3.2 信号的采样频率 |
| 2.3.3 信号的采样时间序列长度 |
| 2.4 试验过程及内容 |
| 2.4.1 试验过程 |
| 2.4.2 试验内容 |
| 2.4.3 采集信号显示 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 压力波动信号的频谱分析 |
| 3.1 信号的功率谱分析原理 |
| 3.1.1 确定信号的能量密度谱 |
| 3.1.2 随机信号的自相关和功率谱 |
| 3.2 信号处理过程 |
| 3.3 试验结果及分析 |
| 3.3.1 不同静床高试验 |
| 3.3.2 不同表观气速试验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 压力波动信号的消噪与滤波 |
| 4.1 工程滤波方法研究 |
| 4.1.1 窄带滤波 |
| 4.1.2 周期相关滤波 |
| 4.1.3 周期时间平均滤波 |
| 4.2 小波消噪方法研究 |
| 4.2.1 小波消噪的基本原理 |
| 4.2.2 常用的小波消噪方法 |
| 4.2.3 小波分析降噪的过程 |
| 4.3 小波基的选择 |
| 4.3.1 Haar 小波 |
| 4.3.2 Daubechies(dbN)小波 |
| 4.3.3 Symlets(symN)小波 |
| 4.3.4 Mexican Hat（mexh）小波 |
| 4.3.5 Meyer 小波 |
| 4.3.6 Morlet 小波 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 压力波动信号的特征获取与故障诊断 |
| 5.1 特征信号获取 |
| 5.1.1 特征选择与提取概念 |
| 5.1.2 特征获取的方法与原则 |
| 5.2 时域分析 |
| 5.2.1 信号时域统计分析 |
| 5.2.2 利用时域信号进行故障诊断 |
| 5.3 频域分析 |
| 5.4 小波包分析 |
| 5.4.1 小波包分析理论 |
| 5.4.2 利用小波包法进行故障诊断 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 论文摘要 |
四、循环流化床波动信号的非线性分析（论文参考文献）
- [1]基于移动床空气反应器的化学链燃烧系统气固流动特性研究[D]. 邵亚丽. 东南大学, 2020
- [2]流化床内生物质与床料颗粒混合流动特性研究及热解过程DEM-CFD数值模拟[D]. 王恒. 东南大学, 2020
- [3]基于压力信号的循环流化床多尺度特性研究[D]. 常宇航. 中国石油大学(北京), 2020
- [4]基于压力信号的双循环流化床大异重颗粒流动规律研究[D]. 杨新. 华北电力大学(北京), 2019(01)
- [5]超临界循环流化床锅炉机组机炉协调系统建模与控制[D]. 刘伟. 华北电力大学(北京), 2019(01)
- [6]循环流化床光纤信号的尺度划分和团聚物判定研究[D]. 吴珊. 中国矿业大学, 2018(02)
- [7]高密度循环流化床颗粒流动结构发展特性研究[D]. 裴华健. 中国石油大学(北京), 2018(01)
- [8]基于Welch频谱估计的流化床压力波动的应用研究[D]. 崔晓通. 内蒙古科技大学, 2015(08)
- [9]基于风帽压力波动的流化床气固流态化特征研究[D]. 姜华伟. 华北电力大学, 2013(11)
- [10]流化床压力波动冷态试验研究[D]. 夏豹. 华北电力大学, 2011(04)