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附录四、一种确定锅炉汽包水位噪声频率的简单的方法内容摘要：本文提出了一个简单的方法来确定锅炉汽包水位的噪声频率以改善控制性能。基于对锅炉汽包水位的不确定性分析，多余的鼓水平振荡元件的信号，噪音被认为是属于汽包水的表面波。根据表面波的特点，提出了一种新的方法测定噪音的频段。通过逐步消除低频成分的信号，方差的计算、观察保持元件。一个明显的转折点是发现和确定了相应的临界频率。因为这个结果一个低通滤波器被设计用于分离杂音成分。最后将所提出分离噪声和传统方法分离噪声进行了比较，验证了所提出的方法的准确度和简捷性。关键词：锅炉；汽包水位；噪音；截止频率；低频滤波器介绍：在电厂由于大部分的应急断电造成汽包低水位控制，稳定的汽包水位控制的关键，是合理操作任何电厂蒸汽发生器系统。控制增益设定必须降低汽包水位的过多响应错误。由于操作条件下的不确定性，汽包水表面波是受激周期性振动，后来又频繁波动使振荡干扰信号，它应是结合实际水位和测量传感器。这种冗余的信号噪声组件看作是驱动行为不当。因此，如何确定噪声组成变成大型锅炉自动控制系统汽包水位测量严峻的挑战。信号滤波方法进行处理，该方法被测试只有在一些应用低压锅炉有联系是切实可行的。其他的方法，如卡尔曼滤波.拉盖尔滤波和鲁棒控制器噪声估计的在线识别系统的优化设计模型，通过最小二乘法估计的可靠性，这仍然是科研人员的一个主题，因此先前提出的技术是不同以往的。一般而言，以上讨论的方式强调经验或数学估计忽略了与汽包水的流体力学的结合。对于一些大体积式汽包、复杂形式的蒸汽和水使水位以一种混乱的方式波动。它应该是清晰的，目标应该是建立一个提供高质量的数据控制器。利用真正的水位和噪声成分之间的关系应被考虑。在这篇文章中，我们提出了一种简单的综合方法测定噪音是从原始信号。从汽包水的流体动力学开始分析，进而探讨流体的不确定性，总结汽图2.两种不同操作条件的原始汽包水位数据图1. 汽包远程水位指示器分布。包水位噪音脉动特性，通过运用傅里叶变换的低频分量方差估计每点频序列，截止频率可以通过噪声组成的稳定的方差的分布特征估计出来。紧随其后的噪声频率取决于一个从方差滤波器序列的适当的估计。最终基于估计截止频率、从原始信号中分离出的噪音成分进行适当的方法验证设计了低频过滤器。在中国原始汽包水位数据收集来自发电机余热回收系统的发电机，余热锅炉的通用参数被列为:高压部分：12.5 MPa / 510；中压部分：2.86MPa/510；低压部分：为0.72 MPa / 232。这个工作针对高压(HP)汽包.图1中指标A显示的.一水计量器具被放置在汽包的一端，两个传感器对称设置（如图中A，B标记）。当两个远程指示器稳定工作时，其他玻璃水位计可以关掉，但时必须保持在可用状态。两组现场数据在两种不同的操作条件下分别从指示器读数获得（看图2），采样间隔2 s。图2(a)的定义了汽包水位一种稳定的动态过程和工作状况的联1. 背景系，关键操作变量如给水流量、蒸汽流量和相对稳定的汽包压力。相反,图2(b)演示了汽包水位的一个变工况条件，因为相应数据是从给水上升流程中得到的。从两幅图中我们可以看出，两种状态存在振动迹象，除此之外，两个传感器的不一致也证明了噪音不确定的存在性。一个好的方法会尽量减小噪声，以免产生应答控制不当的第一项任务就是去探索这个项目的不确定性的过程。方法描述1.噪音分析理论上。水位上升或下降是由于汽包水质量的变化。任何地方水质量的变动，当地水平面均会遵循这种变化。这被称为理想水平(见图3)确立的流动分布在给水管材(或孔有限分布)，它是无法保证相同的给水流量分配给水量。非恒等水质量分布使水位从更高的位置调到较低的位置。对称传感器给出，一个由传感器信号测量出的“普通”汽包水位显示(如A组和B组)。然而,实际的水位，包括表面波的动力行为的水。一个自然特征是它表面波脉动不稳定。它是被汽包内部流动影响驱使的，如汽水分离器带动，给水流量间歇性动作，等等。给水干扰信号引起的表面波相结合的完美程度，成为传感器侧来那个的实际水位信号。因此。传感器读取的原始数据，包括干扰成分，噪音。所述，噪音起源于表面波的乱度。它的频率总是高于理想水位。这是因为理想水位的膨胀或收缩被认为是属于水面下水质量的变化，但是表面波的波动是受到两个因素的影响：一是变化的水质量；另一种是汽包水表面波的干扰。两种因素使个表面波变化比理想水位更频繁。做一个总结。脉动不稳定性和高频率是表面波的两个关键。这些因素可以用来从测量信号中测定噪音成分。2.2测定噪音频率 基于以上分析，低通滤波器是用来从原始数据中分离噪声成分的。因此测定噪音频率变成我们工作的一项重要任务。一般来说。它指出用适当的长度脉动信号方差采样时间是接近恒定值的。如果采用傅立叶扩展到逐渐去除原始信号的低频成分，并计算其余成分的差异。然后会发现成分之间明显的区别。根据这一观点，提出的方法可从原始信号中分离出噪声成分。具体步骤如下：第1步 通过传感器读数分析。T是采样周期，N是样品数量。公式（1）：公式（2）：第2步 移动恒定a0和最低的频率成分（n=1）。第3步 余下成分,用于构建一种新的信号，计算方差。第4步 增加（n=2）和移出不变，低频成分(n=1，2)，再重复第3步。第5步 增加（n=3）和移出不变，低频成分（n=2，3），再重复第3步。一旦步骤受到它的限制,然后停止进行.原始信号在图2（a)中给出了应用结果在图4中给出(这里只有0 0.05赫兹频率显示)。图4. 较低的频率成分分布的差异图4显示有明显的转折点在f=25兆赫，这意味着截止频率可以被看作是25兆赫，因为它的右边部分( 25兆赫)展示了一种稳定、平面分布的影响，体现了噪声的特征成分，特别是更多的原始数据来自同一单位计算和理想的截止频率与误差f=25兆赫小于500赫兹。2.3噪声成分的分离利用f=25兆赫，一阶、低通滤波器。例如有矩型滤波器被设计通过分离噪声成分恢复理想的水位。公式（3）：通过公式（3）过滤数据图2（a），如图5给出了噪声组成，如图6给出理想水位组件。图6和图2(a)相比较给出恢复理想的水位动态更接近稳定状态。它只符合实际的特征信号的采样条件。对于图2中的信号B，例如，振荡约52毫米,而它在图6中变成了26毫米的信号。这个测定结果意味着截止频率得当，图5中分离的噪音成分是可信的。因此噪音成分的比例是有意义和重要的。一个适当的去除噪声是控制数据处理至关重要的组成部分2. 比较在这个工作中噪音是要确定的核心内容，所以我们有必要来评估他们的效果。意识到这一点,图2(b)的数据被选中作为示范式的。此外，在工业过程的功率谱密度(PSD)进行分析广泛用于测定噪音的组成，并且平均法经常用于去除噪音。这两种方法都采用去履行比较验证。被提议的方法和相位灵敏探测系统方法结果比较被显示在图7中。图7(a)说明了计算结果与理论值结合使用的方法，PSDA窗口。对我们来说很难估计一个适当的截止频率去鉴定噪音，为此我们鉴定噪音组成是如此重要。噪声组成我们不能给人一种理性的认同。通过比较，本文提出的方法能为我们提供适当的划分。 从图7(b)，f=20兆赫兹是一个好的估算噪音组成。有关结果的一个信号的量程(b)显示在图8(a)，当平均法应用，在线内存大小有15个步骤，计算结果在图.8(b)。现在是公认的，所提出的方法能帮助减少噪声组成，而平均法只有拆卸非常轻微的高频部分。这表明对于平均法噪音组件是一种重要的障碍。 图8.对比两种去除噪音的方法 综上所述，我们的方法有助于确定一个迅速的的方案去截止频率从信号中分开噪音组成。特别在不同操作条件下，我们无法找到一份珍贵的截止频率测定，但是我们可以很好的估计。3. 结论现场锅筒水位所收集的数据，虽然是在稳定的工作状态测量的但在高压余热锅炉电厂表现出显著的振动。为了更好的控制，这是一个有趣的数据处理挑战的工作。因此，去提高控制作用的关键目标是从原始信号中分离噪声。基于电平信号的层次分析，它是原信号干扰噪声，是由于混乱的汽包水位表面波造成的。所提出的方法的核心是利用表面