基于小波理论的高密度循环流化床脉动特性的研究的开题报告

基于小波理论的高密度循环流化床脉动特性的研究的开题报告一、研究背景和意义高密度循环流化床（CFB）是一种基于循环流化床技术的新型热能转换设备，具有体积小、传热效率高和适合燃烧多种燃料等优点。然而，CFB存在着较为明显的氧化铁脱落等问题，这些问题会对系统的稳定运行和能源转换效率产生不利影响。因此，开展CFB的脉动特性研究，对于CFB稳定运行和提高能源转换效率具有重要的意义。小波理论是一种新兴的信号分析方法，经常应用于信号的时频分析、降噪处理和特征提取等方面。在CFB的脉动特性研究中，脉动信号即可看做一种典型的非平稳信号，因此，小波理论可用于寻求循环流化床内部脉动信息的特征参数，如脉动频率、振幅等，该研究可为优化CFB设计和提高其稳定性提供一定的基础理论支撑。二、研究内容本研究将通过小波分析的方法，对CFB内部的脉动特性进行研究，具体内容包括以下方面：1.收集成套测量数据并进行信号处理：通过CFB内部传感器收集数据，并对采集到的数据进行降噪、滤波等信号处理，使其成为可分析的信号。2.应用小波变换对CFB内部脉动数据进行分析与特征提取：在WaveletToolBox平台下应用小波变换对CFB内部的脉动数据进行时频分析，并研究脉动频率、振幅等特征参数，寻求循环流化床内部脉动信息的关键特征。3.基于小波分析结果探索CFB内部运行机理及优化方案：针对在小波分析过程中得到的CFB内部脉动特性参数，分析其成因、运行机理及优化方案。同时，研究CFB内部燃烧特性、氧化铁脱落等相关技术，以提高CFB的稳定运行和能源转换效率。三、预期成果通过对CFB内部脉动特性的小波分析，本研究将得到CFB内部脉动信号的关键特征参数，并可对其成因、运行机理及优化方案进行探讨。同时，对CFB内部的燃烧特性、氧化铁的脱落等技术进行研究，将为提高CFB的稳定运行和能源转换效率提供科学依据。四、研究方法本研究将采用小波分析的方法，通过Matlab软件及WaveletToolbox工具包进行信号分析、特征提取等操作。通过卡尔曼滤波、离散小波等方法对CFB内部传感器数据进行处理，得到可分析的脉动信号，然后应用小波变换对脉动信号进行时频分析，并研究其特征参数及意义。最后，借助分析结果，探索CFB内部脉动特性的成因、运行机理及优化方案，为优化CFB的设计提供参考。五、进度安排本研究于2021年9月开始，预计于2022年9月完成，进度安排如下：1.第1-3个月：梳理相关文献，掌握小波分析的应用技术及Matlab和WaveletToolbox的操作方法。2.第4-6个月：收集CFB内部传感器数据，进行信号处理及小波分析操作，并初步研究脉动特性参数。3.第7-9个月：深入研究CFB内部脉动特性参数，并对其意义及成因进行分析。4.第10-12个月：探索CFB内部运行机理及优化方案，并进行实验验证。5.第13-15个月：撰写论文并进行排版，使用PowerPoint制作答辩PPT。六、参考文献[1]刘志均,王建武,谭惠,等.高密度分级流化床脉动特性的实验研究[J].太原理工大学学报,2006,37(4):463-466.[2]董慧,张秀秀,李入冬,等.基于小波变换的铁沙流化速度信号分析[J].化工学报,2013