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2023年3月31日下午2：30，中煤科工集团重庆研究院有限公司人力资源部副主任秦犁一行6人来哈尔滨工程大学机电工程学院进行交流访问。哈尔滨工程大学机电工程学院院长徐建安主持此次会议，党委副书记侯磊出席会议。
燃料管理是煤电一体化企业经营的重要组成部分，传统燃料管理涉及生产设备分布相对分散，管理环节较多，广泛存在燃料全过程监管缺失问题。为了实现燃料全过程的规范化管理，充分应用数据通信、计算机网络、GIS地图技术、信息检测、数据融合、模式识别、视频监控等现代高科技手段，覆盖燃料生产、运输、存储、耗用、销售、排放一体化等各个环节，通过燃料的全过程监管，形成沟通快捷、分工明确、责任到位、反应迅速、处置及时、运...
针对小波难以表达煤岩图像的边缘曲线特征，影响识别精度的问题，提出一种基于曲波变换的方法，对煤岩图像边缘进行稀疏表示。该方法通过曲波变换对煤岩图像进行曲波分解，得到各尺度层曲波系数,保留图像变换后的Coarse层低频系数，基于压缩感知理论，利用随机高斯矩阵对高频系数进行测量，实现高维系数降维，Coarse层低频系数与降维后的高频系数通过级联构成煤岩图像特征向量，最后结合支持向量机对煤岩图像进行分类识...
通过分析总风门控制回路及其执行机构的现场环境，找到了造成韶关电厂300MW机组磨煤机总风门故障的原因。针对故障原因，提出了解决气缸内活塞在全开位置不固定的方案。该方案重新设计了控制原理图，完善了行程开关检测方式。实际运行证明，该方案能够满足机组负荷需求，保证了锅炉安全运行，达到了节能降耗的目的。
我国已成为有色金属工业大国，但有色冶炼企业普遍存在成本与能耗高、环境污染严重等问题，基于现有工艺流程和生产设备，急需通过生产过程的优化运行来提高企业竞争力和可持续发展能力。本项目针对冶炼工业过程具有多变量、非线性、强耦合、不确定性以及某些过程参量和生产目标无法直接检测的特点、难以实现生产过程优化运行的问题，开展智能集成建模与优化控制技术及其工业应用研究。主要技术特点表现在：
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基于RSNN的煤自燃预测方法
2007/12/13
Abstract本文提出一种基于粗糙集神经网络(Rough Set Neural Network,RSNN的煤自燃预测方法.该方法针对综放面采空区,在已测到的漏风强度Q和煤体温度Tc 的基础上,利用Rough Set(RS)的约简理论对测量数据约简.在此基础上构建了一种基于粗糙集的神经网络(Rough)然后利用该Rough预测最小浮煤厚度.实测数据验证表明,该方法比常规AMAX预测方法简便且精度高...
基于核岭回归估计器的大型原油常压塔航煤干点推断控制
2007/12/13
Abstract针对某厂大型原油常压塔航煤干点难以实时检测和控制的问题，提出一种基于核岭回归推断估计器的闭环推断控制策略．首先，在对支持向量机与最小二乘支持向量机回归算法分析的基础上，提出一种新的直接优化核岭回归算法；其次，通过采集的二次变量数据和化验数据，用核岭回归方法建立了航煤干点推断估计器模型；最后，与支持向量机、RBF网络模型比较，仿真结果表明所提出的建模方法调节参数少，预测精度高以及所设...