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： 生物质颗粒燃料热水炉的除渣装置与其控制系统研究
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | CNY20.00 (估\呈缴)学位论文 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 530000 |
| 题名责任者项： | 生物质颗粒燃料热水炉的除渣装置与其控制系统研究/.高成君著/.陈蓉指导 |
| 出版发行项： | 2023.05.29 |
| 载体形态项： | 75页:;+图表:;+30cm |
| 一般附注： | 机电工程学院, 学号2021240035 |
| 提要文摘： | 为了缓解传统能源物质的使用压力，减轻传统能源的短缺及环境污染等问题，促进生物质能源的发展是当前行之有效的解决办法。我国是一个农业大国，农业条件好、农作物品种多、分布广、产量大，是新型生物质能源物质的主要来源。随着生物质能源的大量使用，虽然解决了传统能源短缺的问题，减轻了污染物的排放，但生物质在燃烧过程中结渣问题突出，据此本文设计了生物质颗粒燃料热水炉的除渣装置与其控制系统。 首先，选定花生壳成型颗粒为燃料，选择生物质颗粒燃料热水炉为研究对象，根据燃烧时的实际工况及当前燃烧热水炉所存在的不足，设计出一种机械除渣装置及其控制系统。通过运动学分析得到机械除渣装置的曲柄长度及连接杆长度；并且机械除渣装置通过电机的旋转带动其进行工作，所以需要对电机进行选型，通过计算，最终确定电机型号为ZSM65-120-3R。控制系统的搭建主要分为两部分，第一部分为硬件部分，包含摄像头、51单片机、总控制器；第二部分为软件部分，包括电机控制模型、ShuffleNet模型。 其次，为了达到最佳的除渣效果，本文将除渣分为两个步骤，第一步是通过添加除渣添加剂从物料根源上解决结渣问题，第二步是在添加除渣添加剂的基础上再结合机械除渣装置进行除渣。在添加剂除渣试验阶段，燃烧模式分为大火燃烧模式和小火燃烧模式，对不同燃烧模式及添加除渣添加剂燃烧后的生物质灰样进行元素分析、灰成分分析，并通过结渣判别指数分析除渣结果，结果表明：两种燃烧模式下，根据沾污指数、铁钙比、碱酸比、硅比、硅铝比五种评价指标的结渣程度在大火模式下3个中等2个轻微，小火模式下2个中等3个轻微，因此单独添加高岭土除渣添加剂的除渣效果最好，明显优于单独添加MgO添加剂、CaO添加剂或混合添加高岭土：MgO：CaO比例分别为1:1:1、1:1:2、1:2:1、2:1:1的除渣效果，并将燃烧时的图像作为控制系统的输入信号。 最后，通过对单独添加高岭土除渣添加剂工况下的燃烧图像进行采集，基于ShuffleNet的结渣识别模型，并利用识别准确率和混淆矩阵来判定图像处理效果，根据识别到的图像结果利用搭建好的控制系统控制机械除渣装置的电机是否启动。结果表明：ShuffleNet结渣识别模型训练和学习过程中，前25次迭代过程中正确率快速上升，表明预训练阶段得到的权重在浅层网络提取特征的过程中发挥作用，加速了模型收敛。25次迭代后网络趋于稳定，并且正确率达到0.98。通过试验验证，验证次数为5，5次试验结果均大于设置的识别准确率阈值0.9，说明搭建的机械除渣控制系统具有可行性和准确性。 本研究为提高生物质颗粒燃料热水炉的燃烧效率和热利用率，提高燃烧设备的使用寿命及安全性能提供了一定的理论依据，为降低生物质燃料在燃烧过程中对燃烧设备及燃烧性能产生的影响提供一定的参考价值，具有工程应用意义。 |
| 并列题名： | Research on slag removal device and control system of biomass pellet fuel hot water furnace eng |
| 题名主题： | 花生壳 结渣特性 除渣装置 控制系统 ShuffleNet分类模型 学位论文 |
| 中图分类： | TF351.1-533 |
| 个人名称等同： | 高成君 著 |
| 个人名称次要： | 陈蓉 指导 |
| 团体名称等同： | 云南农业大学 授予 |
| 记录来源： | CN YNAUL 20240417 |