［摘 要］ 文章針對汽輪機(jī)及其輔助系統(tǒng)控制策略的優(yōu)化問題，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究方法。通過建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對汽輪機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的智能監(jiān)測和優(yōu)化控制。通過對實(shí)際案例的仿真與分析，驗(yàn)證了該方法的有效性和實(shí)用性。研究結(jié)果表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽輪機(jī)控制策略優(yōu)化能夠提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率，為汽輪機(jī)運(yùn)行管理提供了新的技術(shù)途徑。

［關(guān)鍵詞］汽輪機(jī)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；控制策略；優(yōu)化；輔助系統(tǒng)

［中圖分類號］TP273.5 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）03–0007–03

汽輪機(jī)及其輔助系統(tǒng)在能源轉(zhuǎn)換領(lǐng)域中扮演著重要的角色，其性能優(yōu)化對于提高能源利用效率至關(guān)重要。傳統(tǒng)的控制策略通常難以滿足系統(tǒng)復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性的要求，因此需要更為智能和適應(yīng)性的控制方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種模擬人腦學(xué)習(xí)和記憶機(jī)制的計(jì)算模型，具有強(qiáng)大的非線性映射能力，能夠適應(yīng)系統(tǒng)的復(fù)雜性。文章旨在通過引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，優(yōu)化汽輪機(jī)及其輔助系統(tǒng)的控制策略，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

為解決汽輪機(jī)及其輔助系統(tǒng)的控制問題，引入了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這一模型的設(shè)計(jì)旨在通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測信息，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測和高效控制。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模過程中，相關(guān)人員進(jìn)行了多次試驗(yàn)，優(yōu)化了隱藏層結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)的選擇，以確保模型具有強(qiáng)大的泛化能力。

1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)與性能

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)選擇對于其性能起著至關(guān)重要的作用。在汽輪機(jī)及其輔助系統(tǒng)控制的背景下，進(jìn)行了深入的參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化，以確保神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測和控制任務(wù)中取得卓越的表現(xiàn)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的過程中，調(diào)整了多個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，包括隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)、學(xué)習(xí)率、激活函數(shù)的類型等。表1 展示了不同參數(shù)設(shè)置下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能對比。

隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中一個(gè)關(guān)鍵的參數(shù)。默認(rèn)設(shè)置下，選擇了50 個(gè)隱藏層節(jié)點(diǎn)，通過試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在某些情況下性能略顯不足。因此，進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)置1，將隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)增加至100個(gè)。這一調(diào)整的結(jié)果表現(xiàn)為更高的預(yù)測準(zhǔn)確率和卓越的控制效果。其次，嘗試了優(yōu)化設(shè)置2，將隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)為80個(gè)，并采用Sigmoid作為激活函數(shù)。盡管預(yù)測準(zhǔn)確率略有下降，但模型在控制效果上仍然表現(xiàn)良好。

學(xué)習(xí)率決定了模型在訓(xùn)練過程中對權(quán)重的調(diào)整速度。相關(guān)人員通過試驗(yàn)比較了不同學(xué)習(xí)率下的性能差異，最終確定了在默認(rèn)設(shè)置下學(xué)習(xí)率為0.01。在優(yōu)化設(shè)置1 和優(yōu)化設(shè)置2 中，分別選擇了0.005 和0.008 的學(xué)習(xí)率，以達(dá)到更好的性能。

激活函數(shù)的選擇也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵因素。默認(rèn)設(shè)置中，使用了ReLU 激活函數(shù)，但在優(yōu)化設(shè)置1 中，轉(zhuǎn)而采用了LeakyReLU，而在優(yōu)化設(shè)置2 中選擇了Sigmoid。LeakyReLU 在試驗(yàn)中表現(xiàn)出更好的性能，尤其是在提高預(yù)測準(zhǔn)確率方面。這說明激活函數(shù)的選擇對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能具有顯著影響。

通過對比不同參數(shù)設(shè)置下的性能，可清晰地看到模型在經(jīng)過調(diào)整后，特別是在優(yōu)化設(shè)置1 下，達(dá)到了卓越的預(yù)測準(zhǔn)確率和控制效果。這為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提供了更好的泛化能力，使其能夠更好地適應(yīng)汽輪機(jī)系統(tǒng)復(fù)雜多變的工作環(huán)境。

1.2 模型泛化能力驗(yàn)證

為了驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力，進(jìn)行了交叉驗(yàn)證試驗(yàn)：將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，通過訓(xùn)練集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后在測試集上進(jìn)行性能評估。試驗(yàn)結(jié)果見表2。

從試驗(yàn)結(jié)果來看，模型在測試集上的表現(xiàn)與訓(xùn)練集相當(dāng)，表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較好的泛化能力，能夠?qū)π碌臄?shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測和控制。

2 汽輪機(jī)控制策略優(yōu)化

在汽輪機(jī)控制策略優(yōu)化方面，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)時(shí)監(jiān)測和動(dòng)態(tài)調(diào)整控制參數(shù)是一項(xiàng)創(chuàng)新性的工作。進(jìn)行了一系列試驗(yàn)來驗(yàn)證這一優(yōu)化策略的有效性。

2.1fgVL3zkNiVfWEQN+a09xgA== 優(yōu)化前后性能對比

采集了汽輪機(jī)在優(yōu)化前后的性能數(shù)據(jù)，包括系統(tǒng)響應(yīng)速度和能效。通過對比這些數(shù)據(jù)，能夠清晰地看到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化對汽輪機(jī)性能的影響。見表3。

可以看出，在進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化后，汽輪機(jī)的系統(tǒng)響應(yīng)速度顯著減少，從10.2 s 降至6.8 s。這意味著優(yōu)化后的控制策略能夠更快速地響應(yīng)系統(tǒng)變化，提高了整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和靈活性。

同時(shí)，能效方面也取得了令人矚目的進(jìn)展。優(yōu)化后的能效提升了15%，這是通過動(dòng)態(tài)調(diào)整控制參數(shù)來適應(yīng)實(shí)際運(yùn)行狀況的結(jié)果。能效的提升意味著系統(tǒng)在同樣的能源輸入下能夠產(chǎn)生更多的功效，從而有效降低能源浪費(fèi)。

2.2 運(yùn)行狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)監(jiān)測

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢之一是能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)，以便做出及時(shí)的調(diào)整。表4 為試驗(yàn)中采集的一些監(jiān)測數(shù)據(jù)。

表4 展示了不同時(shí)間點(diǎn)的溫度、壓力和轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過監(jiān)測這些參數(shù)，能夠?qū)崟r(shí)了解汽輪機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行在不同的工況下時(shí)，模型可及時(shí)作出調(diào)整，確保最佳的控制策略。

例如，在時(shí)刻2，溫度上升到360℃，壓力增加到2.8 MPa，轉(zhuǎn)速達(dá)到1 300 r/min?；谶@些數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可動(dòng)態(tài)調(diào)整控制參數(shù)，使系統(tǒng)在高溫高壓條件下依然能夠保持穩(wěn)定運(yùn)行，確保性能不受影響。

2.3 系統(tǒng)適應(yīng)性分析

通過以上的試驗(yàn)數(shù)據(jù)和分析，可得出結(jié)論：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的汽輪機(jī)控制策略優(yōu)化在提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和能效方面取得了顯著的改善。這主要得益于模型對運(yùn)行狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測能力，使系統(tǒng)能夠更加適應(yīng)不同的工況和環(huán)境變化。

通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化，成功改進(jìn)了汽輪機(jī)的控制策略，實(shí)現(xiàn)了更好的系統(tǒng)性能。這種優(yōu)化不僅提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，也有效降低了能源浪費(fèi)，為汽輪機(jī)在不同工況下的穩(wěn)定運(yùn)行提供了有力支持。未來的研究方向?qū)⑦M(jìn)一步優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以適應(yīng)更復(fù)雜的運(yùn)行環(huán)境，并探索在其他領(lǐng)域應(yīng)用該優(yōu)化策略的可能性。

3 輔助系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化

輔助系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化是汽輪機(jī)性能提升的關(guān)鍵因素之一。不僅需要關(guān)注汽輪機(jī)本身的控制優(yōu)化，還需要著眼于與汽輪機(jī)協(xié)同工作的輔助系統(tǒng)，如冷卻系統(tǒng)和潤滑系統(tǒng)。通過引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同學(xué)習(xí)，成功實(shí)現(xiàn)了輔助系統(tǒng)與汽輪機(jī)的緊密配合，從而提高了整體系統(tǒng)的效率和可靠性。

3.1 輔助系統(tǒng)性能優(yōu)化數(shù)據(jù)

輔助系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化的關(guān)鍵在于對冷卻系統(tǒng)和潤滑系統(tǒng)進(jìn)行深度的性能提升，以實(shí)現(xiàn)與汽輪機(jī)的緊密配合，從而提高整體系統(tǒng)的效率和可靠性。通過對兩個(gè)輔助系統(tǒng)的性能數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的收集和分析，揭示了協(xié)同優(yōu)化的實(shí)際效果。

收集了輔助系統(tǒng)在協(xié)同優(yōu)化前后的性能數(shù)據(jù)，包括冷卻系統(tǒng)的散熱效率和潤滑系統(tǒng)的摩擦降低程度，見表5。

（1）冷卻系統(tǒng)的性能提升。在協(xié)同優(yōu)化前，冷卻系統(tǒng)的散熱效率為75%。這意味著系統(tǒng)在處理熱量時(shí)，有25% 的能量未能有效散失，存在一定的能量浪費(fèi)。通過協(xié)同學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法的引入，成功提高了冷卻系統(tǒng)的散熱效率。在協(xié)同優(yōu)化后，散熱效率達(dá)到了85%，相比之前提高了10%。這表明協(xié)同學(xué)習(xí)使得冷卻系統(tǒng)更為智能和精準(zhǔn)，能夠更有效地調(diào)節(jié)散熱過程，減少能量的浪費(fèi)，從而顯著提高了系統(tǒng)的能源利用效率。

（2）潤滑系統(tǒng)在協(xié)同優(yōu)化中取得了顯著的進(jìn)展。在優(yōu)化前，潤滑系統(tǒng)的摩擦降低程度為20%。這意味著在汽輪機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，潤滑系統(tǒng)未能最大限度地減小摩擦損耗，存在一定的能量損失。通過協(xié)同學(xué)習(xí)的優(yōu)化，相關(guān)人員成功提高了潤滑系統(tǒng)的性能。在協(xié)同優(yōu)化后，摩擦降低程度達(dá)到了30%，相比之前提高了10%。這表明協(xié)同學(xué)習(xí)優(yōu)化了潤滑系統(tǒng)的工作方式，使其更為靈活和高效，能夠更有效地減小摩擦損耗，從而減輕了系統(tǒng)的能量負(fù)擔(dān)。

將這兩個(gè)輔助系統(tǒng)的性能提升整合到整體系統(tǒng)性能評估中，得出了結(jié)論：在協(xié)同優(yōu)化前，整體系統(tǒng)的效率提升為5%，這意味著系統(tǒng)在能源利用方面存在一些潛在的提升空間；通過輔助系統(tǒng)的協(xié)同學(xué)習(xí)優(yōu)化，整體系統(tǒng)的效率提升顯著增加到15%，這表明協(xié)同學(xué)習(xí)不僅在輔助系統(tǒng)層面有所突破，更在整體系統(tǒng)水平上實(shí)現(xiàn)了顯著的性能提升。

3.2 整體系統(tǒng)效率和可靠性提升

協(xié)同優(yōu)化不僅關(guān)乎輔助系統(tǒng)本身的性能提升，更關(guān)系到整體系統(tǒng)的效率和可靠性。通過對整體系統(tǒng)性能的綜合評估來驗(yàn)證協(xié)同優(yōu)化的實(shí)際效果，見表6。

通過對整體系統(tǒng)的性能評估，發(fā)現(xiàn)在輔助系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化后，整體系統(tǒng)的效率提升了10%，從5% 增至15%。這表明協(xié)同學(xué)習(xí)的引入對系統(tǒng)的整體性能有著積極的影響，輔助系統(tǒng)更好地配合汽輪機(jī)的運(yùn)行，提高了整個(gè)系統(tǒng)的能源利用效率。

同時(shí)，可靠性改善程度也得到了明顯提升。在協(xié)同優(yōu)化前，整體系統(tǒng)的可靠性評級為中等水平，而在協(xié)同優(yōu)化后，可靠性得到了顯著提高，達(dá)到了顯著的水平。這意味著輔助系統(tǒng)的協(xié)同學(xué)習(xí)不僅提高了系統(tǒng)的性能，還增強(qiáng)了系統(tǒng)在各種工況下的穩(wěn)定性和可靠性。

4 結(jié)束語

文章對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽輪機(jī)及其輔助系統(tǒng)控制策略優(yōu)化進(jìn)行了研究，通過深度學(xué)習(xí)和智能控制的手段，提高了汽輪機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性。研究結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在汽輪機(jī)控制領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，為提高能源利用效率、降低環(huán)境影響提供了新的技術(shù)支持。未來的工作可進(jìn)一步探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其他能源領(lǐng)域中的應(yīng)用，不斷完善控制策略，推動(dòng)智能化控制技術(shù)的發(fā)展。

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