曼透平空分机组介绍

曼透平空分机组介绍

空分厂的机组配置就是进口曼透平的

MAN TURBO的压缩机在世界上享有很高的声誉, 空气分离的RIKT空压机运行稳定可靠, 噪音低,效率高,结构简单等特点; 曼透平公司开发了蒸汽轮机直接驱动空压机,增压机的先进技术, 比较其它公司的带中间齿轮箱的驱动技术, 它具有效率高, 结构简单,可靠性高的特点, 空气分离中的DK型蒸汽轮机, MAN公司在双端驱动的大型汽轮机方面具有业绩最多.

空压机外观图片

空压机：RIKT125/1+1+2

型号说明

?空压机：RIKT125/1+1+2

?125:第一级的叶轮直径

?1：表示一级冷却

?1：表示另一级冷却

?2：表示叶轮

?R:表示离心式

?I:表示内置式冷却器

?K:表示紧凑式

?T:表示进口叶轮为开式

MAN压缩机转子

MAN压缩机内部结构图壳体转子冷却器等

MAN压缩机性能参数介绍?具有高速旋转叶轮的动力式压缩机，它依靠旋转叶轮与气流间的相互作用力来提高气体压力﹐同时使气流产生加速度而获得动能﹐然后气流在扩压器中减速﹐将动能转化为压力能﹐进一步提高压力。在压缩过程中气体流动是连续的。

增压机增压机：RG40-5

型号说明

?增压机：RG40-5

?R:表示离心式

?G:齿轮

?40：涡壳内的最大直径

?5：表示有5级压缩

MAN增压机

MAN 增压机

MAN增压机内部结构

MAN增压机叶轮等

N空压机汽轮机增压机参数MA ?汽轮机转速：正常最大最小试验?4823 4919 4726 5411

?MAC 4823 4919 4726 5411

?BAC 大齿轮2126 2168 2083 2385

?BAC 小齿轮4823 4919 4726 5411

?BAC ?级16019 16338 15697 17972

?BAC 3级18689 19061 18313 20976

?BAC 4/5级20388 20794 19978

MAN汽轮机

MAN汽轮机型号

汽轮机：DK080/170R ?DK080/170R

?D:汽轮机

?K:表示背压凝汽式

?080：表示第一级叶轮直径为800mm ?170：表示最后一级叶轮直径为：1700mm ?R:表示离心式

MAN汽轮机结构特点

?单缸，轴向单进汽，带有一个在蒸汽入口的冲动控制级和紧接着的多级反动级部分。

?曼透平汽轮机是反动式汽轮机

?冲动式汽轮机和反动式汽轮机的区别：冲动式汽轮机中蒸汽的压力降产生在隔板的喷嘴中，反动式汽轮机中蒸汽的压力降产生在装在汽缸上的静叶片和装在转子上的动叶片中。冲动式汽轮机的动叶片装在叶轮上。反动式汽轮机的叶片装在转鼓上。为了平衡推力，在冲动式汽轮机叶轮上开有平衡孔，而反动式汽轮机在转鼓上设有平衡活塞。

MAN压缩机汽轮机增压机共性的

部件及特性

?支撑轴承：该轴承由四个按照同一个公差直径钻孔的的巴氏合金钢瓦块组成。每个瓦块被支承在轴承环上，通过调整垫块便有一个准确的位置，还可以使瓦块与轴颈表面对中，像内衬套一样，嵌入瓦块中心，当转子因自重而挠曲时，轴瓦随之倾斜，以保持轴颈中心线与轴承中心线平行，所以称为自位式。

?径向支持轴承作用：用来承担转子重量和旋转时的不平衡力，并确定转子的径向位置，以保证转子旋转中心与汽缸中心一致，从而保证了转子与静止部件的径向间隙。

MAN支撑轴承

MAN推力轴承

?推力轴承：该轴承还设有定位机构，用以调整和保持推力轴承套的轴向位置，承受转子的轴向负荷，使转子获得正确位置，防止动静部分摩擦。

?可倾瓦通常由3～5块或更多块能在支点上自由倾斜的弧形巴氏合金瓦块组成。瓦块在工作时可以随转速、载荷及轴承温度的不同而自由摆动，在轴径四周形成多个油楔。每一块瓦块通过其背面的球面销及垫片支撑在轴承套中，瓦块可以绕其球面支撑销摆动；轴承中分面上部瓦块、背面分别装有弹簧，从瓦块一端压迫瓦块，人为地建立油楔。

润滑油从各瓦块之间的间隙进入轴承，从轴承的两端油封环开孔处排出。如果忽略瓦块的惯性，支点的磨擦力及油膜剪切内磨擦力等的影响，每个瓦块作用到轴径上的油膜作用力总是通过轴径的中心，不会产生引起轴径涡动的失稳力，因此具有较高的稳定性，理论上可以完全避免油膜震荡的产生。另外，由于瓦块可以自由摆动增加了支撑柔性，还具有吸收转轴振动能量的能力，即具有很好的减振性。可倾瓦有许多优点，但结构复杂、安装检修较困难、成本较高等是可倾瓦的不足之处。但是，随着大功率机组轴承在稳定性、功耗及承载力等方面的要求愈来愈高，可倾瓦正在被越来越多的大功率机组采用。可倾瓦轴承在稳定性、承载力及功耗等性能方面均居各种支持轴承之首，三油楔轴承、椭圆轴承次之，圆筒形轴承最差。

?可倾瓦的检修标准要求高：

?可倾瓦的配瓦原则是：瓦块乌金接触良好；各瓦块与轴心对正要好，瓦块对中偏差不能超过0.02 mm，即4个瓦块的乌金面相对轴心距离偏差不能超过0.02 mm。

不管是更换新瓦块、销还是调整垫片，都需要重新测量、计算，重新配瓦。

可倾瓦乌金一般是厂家加工好的，表面不会有太大刮研量。在简单修刮乌金接触合格后，清理新瓦块、新垫片、新销及瓦壳，特别是瓦壳体与瓦块之间调整垫片和销的凹槽。要清理所有污垢，不允许有毛刺。最后用酒精擦拭干净。

测量：测量工具是针对某种可倾瓦的专用量具：一个带有标准厚度垫片的深度尺，垫片大小应能宽松地放入凹坑内；一个专用千分尺，它是根据所测量可倾瓦瓦块厚度定做的，可保证量程在瓦块厚度以上100 mm以内，且张口大小、测爪长度能测量可倾瓦瓦块中间带垫片的总厚度。测量目的是保证4瓦块与轴心距离相等，通过调整平垫片的厚度来调整偏差值。

透平压缩机

透平压缩机 工作原理 具有高速旋转叶轮的动力式压缩机[1]。它依靠旋转叶轮与气流间的相互作用力来提高气体压力，同时使气流产生加速度而获得动能，然后气流在扩压器中减速，将动能转化为压力能，进一步提高压力。在压缩过程中气体流动是连续的。透平压缩机是在通风机的基础上发展起来的。它广泛用于各种工艺过程中输送空气和各种气体，并提高其压力。 分类 按气体流动方向的不同，透平压缩机主要分为轴流式和离心式两类。在轴流压缩机中，气体近似地沿轴向流动(见彩图[轴流压缩机结构图])。在离心压缩机中，气体主要沿着径向流动。另外还有一种斜流（混流）压缩机，其气体流动方向介于这两者之间。排气压力在 1.5×10(～2×10(帕范围内的透平压缩机又称作透平鼓风机。排气压力低于1.5×10(帕的则属于通风机，不再称为透平压缩机。 性能

透平压缩机主要性能参数是流量、排气压力、功率、效率和转速。描绘这些参数之间的关系的曲线称为透平压缩机的性能曲线。图1 [轴流压缩机与离心压缩机的性能曲线] 是轴流压缩机和离心压缩机在不同转速下排气压力与流量关系的性能曲线。轴流压缩机的性能曲线比离心压缩机的陡得多，在高速下更为明显。在等转速下增大流量时，通过压缩机的流量达到某一临界值后便不再继续增加，这一工况称为阻塞工况。当减小流量至某一工况时，压缩机和管路中气体的流量和压力会出现周期性低频率、大振幅的波动，这种不稳定现象称为喘振。一旦发生喘振，机组就会产生强烈振动，如不及时防止或停车，机组便会毁坏。把不同转速下的喘振工况点连接起来的曲线称为喘振线，它表示喘振不稳定工作区的界限。喘振工况点到同转速下阻塞工况点的范围称为稳定工况区，压缩机必须远离喘振线而在稳定工况区工作。为了防止喘振，一般采取防喘振措施，例如放气或回流以增加进口流量，把静叶（导流器叶片）做成可以调整角度的形式。 透平压缩机所需功率很大，其通流部分的完善程度，常用绝热效率或多变效率（见热力过程）来评定。轴流压缩机级的绝

卡尔曼滤波简述

Kalman Filter Xianling Wang July23,2016v1.0 目录 一、简介2 二、线性卡尔曼滤波方法2 2.1滤波方法描述 (2) 2.2滤波过程的其他细节 (3) 三、后记4

一、简介 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的核心功能是对观测值进行优化，尽可能降低误差的影响，使其更加贴近系统的实际值。 二、线性卡尔曼滤波方法 2.1滤波方法描述 假设系统在t时刻的状态由x t描述，x t包含了若干个变量，因此以向量的形式出现。同时假设系统状态相对于时间变化的机理是可知的，由式（1）描述，即 x t+1=F t x t+B t u t+w t(1)其中，F t为状态转移矩阵，描述t时刻状态对t+1时刻状态的影响程度；u t表示外界控制因素；B t为控制矩阵，描述外界控制因素对t+1时刻状态的影响程度；w t表示不可控的过程噪声，假设其协方差矩阵为Q t。式（1）所描述的关系是线性的，因此对其误差消除的滤波方法称为线性卡尔曼滤波方法。 假设对系统状态的观测是间接的，而且存在一定误差，即 z t=H t x t+v t(2)其中，z t为所用观测工具可以观测到的直接变量，不一定等同于系统状态中的变量，但却是和系统状态中的变量存在一定线性关系的变量；H t描述直接观测变量和系统状态变量之间的线性关系；v t表示观测误差，假设其协方差矩阵为R t。 虽然t时刻的观测值都是带有误差的，但由于系统状态相对于时间变化的机理是可知的，因此结合t?1时刻的某些信息可以削减该误差，提升t时刻观测值的精确度，得到t时刻的最优估计值，该估计值相对实际值的误差协方差为P t。 为了获得t时刻系统状态的最优估计值，线性卡尔曼滤波器需要以下3个方面的信息： 1.t?1时刻的最优估计值?x t?1； 2.t?1时刻最优估计值相对于实际值的误差协方差P t?1； 3.t时刻的观测值z t； 在获知这些信息的条件下，t时刻系统状态的最优估计值可以依据以下5个公式逐步获得：

透平压缩机

一、定义： 压缩机是用来提高气体压力和输送气体的机械。 二、主要用途： ⒈动力用压缩机 ⑴压缩气体驱动各种风动机械，如：气动扳手、风镐。 ⑵控制仪表和自动化装置。 ⑶交通方面：汽车门的开启。 ⑷食品和医药工业中用高压气体搅拌浆液。 ⑸纺织业中，如喷气织机。 ⒉气体输送用压缩机 ⑴管道输送--为了克服气体在管道中流动过程中，管道对气体产生的阻力。 ⑵瓶装输送--缩小气体的体积，使有限的容积输送较多的气体。 ⒊制冷和气体分离用压缩机 如氟里昂制冷、空气分离。 ⒋石油、化工用压缩机 ⑴用于气体的合成和聚合，如：氨的合成。 ⑵润滑油的加氢精制。 三、压缩机的分类 ⑴按作用原理分：容积式和速度式（透平式） ⑵按压送的介质分类：空气压缩机、氮气压缩机、氧气压缩机、氢气压缩机等 ⑶按排气压力分类： 低压（0.3-1.0MPa）、中压（1.0-10MPa）、高压（10-100MPa）、超高压（＞100MPa） ⑷按结构型式分类： 压缩机----容积式、速度式。 容积式----回转式（包括螺杆式、滑片式、罗茨式）、往复式（包括活塞式、隔膜式）。 速度式----离心式、轴流式、喷射式、混流式。 第二节压缩机的著名厂家 一、国外著名的压缩机企业有以下几家： ⑴日本有七家：日立（Hitachi）、三井、三菱（Mitsubishi）、川崎、石川岛(IHI)、荏原（EBRARA，包括美国埃理奥特ELLIOTT）和神钢（Kobelco）； ⑵美国有五家：德莱赛兰（DRESSER-RAND）、英格索兰（Ingersoll-rand）、库柏（Cooper）、通用电气动力部（GE,原来的意大利新比隆Nuovo Pignone公司）和美国A－C压缩机公司； ⑶德国有二家：西门子工业（原来的德马格－德拉瓦）、盖哈哈-波尔西克（GHH-BORSIG）； ⑷瑞士有一家：苏尔寿（SULZER）； ⑸瑞典有一家：阿特拉斯（ATLAS COPCO）； ⑹韩国有一家：三星动力。 另附：针对我厂使用的压缩机： ⒈国外压缩机企业简介： 美国英格索兰公司是一家在全球五百家，最大工业企业中名列前茅的跨国公司，成立于1871年，至今已有129年的历史。https://www.wendangku.net/doc/db15672394.html,/ 瑞士苏尔寿公司公司”是世界著名跨国工业集团公司，创建于1834年，已有一百多年历史。

几种卡尔曼滤波算法理论

自适应卡尔曼滤波 卡尔曼滤波发散的原因 如果卡尔曼滤波是稳定的，随着滤波的推进，卡尔曼滤波估计的精度应该越来越高，滤波误差方差阵也应趋于稳定值或有界值。但在实际应用中，随着量测值数目的增加，由于估计误差的均值和估计误差协方差可能越来越大，使滤波逐渐失去准确估计的作用，这种现象称为卡尔曼滤波发散。 引起滤波器发散的主要原因有两点： （1）描述系统动力学特性的数学模型和噪声估计模型不准确，不能直接真实地反映物理过程，使得模型与获得的量测值不匹配而导致滤波发散。这种由于模型建立过于粗糙或失真所引起的发散称为滤波发散。 （2）由于卡尔曼滤波是递推过程，随着滤波步数的增加，舍入误差将逐渐积累。如果计算机字长不够长，这种积累误差很有可能使估计误差方差阵失去非负定性甚至失去对称性，使滤波增益矩阵逐渐失去合适的加权作用而导致发散。这种由于计算舍入误差所引起的发散称为计算发散。 针对上述卡尔曼滤波发散的原因，目前已经出现了几种有效抑制滤波发散的方法，常用的有衰减记忆滤波、限定记忆滤波、扩充状态滤波、有限下界滤波、平方根滤波、和自适应滤波等。这些方法本质上都是以牺牲滤波器的最优性为代价来抑制滤波发散，也就是说，多数都是次优滤波方法。 自适应滤波 在很多实际系统中，系统过程噪声方差矩阵Q和量测误差方差阵R事先是不知道的，有时甚至连状态转移矩阵 或量测矩阵H也不能确切建立。如果所建立的模型与实际模型不符可能回引起滤波发散。自适应滤波就是这样一种具有抑制滤波发散作用的滤波方法。在滤波过程中，自适应滤波一方面利用量测值修正预测值，同时也对未知的或不确切的系统模型参数和噪声统计参数进行估计修正。自适应滤波的方法很多，包括贝叶斯法、极大似然法、相关法与协方差匹配法，其中最基本也是最重要的是相关法，而相关法可分为输出相关法和新息相关法。

透平压缩机的振动分析

透平压缩机的振动分析 原作者： 出处： 【关键词】透平压缩机,振动分析 【论文摘要】透平压缩机的振动是压缩机设计制造、安装和运行管理的综合反映。也就是说，导致或影响透平压缩机正常运行的内部和外界因素很多，而众多因素反映出的就是振动。西方简述我单位三台H200－6.3/0.97型透平压缩机组几年来的运行情况，和由于振动所造成的严重危害。 透平压缩机的振动是压缩机设计制造、安装和运行管理的综合反映。也就是说，导致或影响透平压缩机正常运行的内部和外界因素很多，而众多因素反映出的就是振动。西方简述我单位三台H200－6.3/0.97型透平压缩机组几年来的运行情况，和由于振动所造成的严重危害。 一、振动的原因 1、开车运行后的振动 1.1 原先在安装时电动机和大齿轮的同轴度完全根据设计要求来校正。由于机组启动电流大，瞬间扭力也很大，造成电动机有移位感。根据气温，设计要求安装时径向轴向误差允许在±0.02mm，我们严格照办。机组运行一段时间后再测，明显测得轴向无变动，而径向的水平方向走动了0.18～0.20mm左右。这说明机器在对中后走调的情况下运行，振动就会很大。 1.2 空气中带有腐蚀性气体的冷凝水造成转子（尤其是3～4级）、气封、扩压器、碳钢空气管道等腐蚀十分严重，产生空气涡流的振动。管道氧化物的被冲刷造成子平衡百战不殆，振动激烈，因此而被迫停车，此类事故已发生两次。 1.3 频繁开停车对机组振动也有影响。由于客观条件不允许或机械故障被迫一年中开停多次，使转子平衡被破坏。停车时会把积在转子上的尘土或其他氧化物不均衡地脱落，破坏了转子的平衡。 2、检修后的振动 2.1 齿轮偏载造成工频振动。透平机的转速很高，1～2级转速为15200rpm，3～4级为19200rpm，因而齿轮的精度要求也很高。保持较高的齿轮接触面很重要，在静态下检查齿轮接触面无法得到动态的实际接触情况，我们的做法是在静态下使接触面不低于85%。其中一台机组在检修时发现齿轮接触面差，一只新齿轮只运行两个多月就严重点蚀和大齿面剥落（一只大齿现价30万元左右）。机组振动很大，齿轮的损坏就呈恶性循环，难以挽救。 2.2 油膜涡动引起的低频振动。轴承中的油膜在转轴和轴承间运行起着盗运和润

透平压缩机开车步骤

第一节准备工作 一、油系统的冲洗 为保证机组设备安全运行，在机组初次安装和大修后应对油系统进行冲洗。 1．确认油泵安装检修结束，油泵单体试车合格，处于正常备用状态。 2．确认系统管线、仪表安装结束，用软管连接轴承供油管线和控制油供油管线，将油引到回油管线，供油暂不进轴承润滑点和控制油系统。 3．各安全泄压阀应盲死，防止污物进入阀门，拆下管线上的孔板。 4．将油箱清洗干净，加入与正常使用相同型号的润滑油至工作液位。在供油和返回油箱的法兰加上100目的临时过滤网。 5．按电器操作规程泵投运程序启动油泵运行。利用PCV-201旁路阀控制泵出口压力，逐步加大油循环量，检查油冲洗管线有无泄漏并消除。 6．连续运行24小时，以每4小时为一周期对油进行加热到66~71℃，然后冷却到环境温度，使所有管线得到热胀冷缩，在循环过程中要不断敲击管线。 7．以上工作结束，可停下油泵，拆出旁通连接软管，按正常流程连接好管线，同时在汽轮机、压缩机轴承供油点和控制油供油点前装上100目过滤器，注意选择点应尽量靠近润滑点，对返回油箱的过滤网清洗后重新装回。 8．重新检查油系统，确信处于能接受润滑油状况。 9．重新启动油泵运行，再次进行清洗。油循环4小时后，可停泵对过滤网进行检查、清洗。如此反复，直到清洗合格。 10．当清洗验收合格后，拆除所有的临时滤网，装回孔板，恢复泄压阀。 11．排掉所有的清洗用油，特别注意未能完全排回油箱的区域。 12．对泵进口过滤器和油滤器进行清洗或更换，油箱重新清洗。 13．对油箱进行加油，此时清洗所用的油可以清洁过滤后注入油箱使用。必要时应拆开轴承清洗。 以上工作结束，下一步对油系统进行调试，此工作应在单体试车前进行。注意压缩机没有充压至4~5barg时，密封油不能送入机组内。 二、透平的单体试车 1．试车前的准备工作 启动前的准备工作是透平安全，正常运行的重要保证。机组运行人员应在透平启动之前对全部设备进行详细检查，认真周密做好准备工作。 2．启动前准备工作的内容： 2.1 检查所有安装检修过的地方，确认工作已全部结束并验收合格。 2.2主、辅机设备及附近地面清扫干净，安装检修机具、易燃物品已经清除。 2.3检查工艺管、蒸汽管道及机组各附属设备应无施工遗漏，阀门、管道、设备保温完成（汽轮机缸体可在单机试车合格后保温）。 2.4对安装检修后经过改进的设备和系统应充分了解，并掌握其操作方法。 2.5工艺系统、蒸汽系统、冷却水系统、油系统、真空及冷凝系统等均应具备开车条件，临时加的滤网和盲板必须拆除。 2.6油泵及其驱动机经试车后确认正常，各轴承符合润滑要求。 2.7机组所需仪表空气及仪表、动力和照明电源已正常投用。

卡尔曼滤波的基本原理及应用

卡尔曼滤波的基本原理及应用卡尔曼滤波在信号处理与系统控制领域应用广泛，目前，正越来越广泛地应用于计算机应用的各个领域。为了更好地理解卡尔曼滤波的原理与进行滤波算法的设计工作，主要从两方面对卡尔曼滤波进行阐述：基本卡尔曼滤波系统模型、滤波模型的建立以及非线性卡尔曼滤波的线性化。最后，对卡尔曼滤波的应用做了简单介绍。 卡尔曼滤波属于一种软件滤波方法，其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。 最初的卡尔曼滤波算法被称为基本卡尔曼滤波算法，适用于解决随机线性离散系统的状态或参数估计问题。卡尔曼滤波器包括两个主要过程：预估与校正。预估过程主要是利用时间更新方程建立对当前状态的先验估计，及时向前推算当前状态变量和误差协方差估计的值，以便为下一个时间状态构造先验估计值；校正过程负责反馈，利用测量更新方程在预估过程的先验估计值及当前测量变量的基础上建立起对当前状态的改进的后验估计。这样的一个过程，我们称之为预估－校正过程，对应的这种估计算法称为预估－校正算法。以下给出离散卡尔曼滤波的时间更新方程和状态更新方程。 时间更新方程： 状态更新方程： 在上面式中，各量说明如下： A：作用在X k-1上的n×n 状态变换矩阵 B：作用在控制向量U k-1上的n×1 输入控制矩阵 H：m×n 观测模型矩阵，它把真实状态空间映射成观测空间 P k－：为n×n 先验估计误差协方差矩阵 P k：为n×n 后验估计误差协方差矩阵 Q：n×n 过程噪声协方差矩阵 R：m×m 过程噪声协方差矩阵 I：n×n 阶单位矩阵K k：n×m 阶矩阵，称为卡尔曼增益或混合因数 随着卡尔曼滤波理论的发展，一些实用卡尔曼滤波技术被提出来，如自适应滤波，次优滤波以及滤波发散抑制技术等逐渐得到广泛应用。其它的滤波理论也迅速发展，如线性离散系统的分解滤波（信息平方根滤波，序列平方根滤波，UD 分解滤波），鲁棒滤波（H∞波）。 非线性样条自适应滤波：这是一类新的非线性自适应滤波器，它由一个线性组合器后跟挠性无记忆功能的。涉及的自适应处理的非线性函数是基于可在学习

卡尔曼滤波简介及其实现(附C代码)

卡尔曼滤波简介及其算法实现代码（C++/C/MATLAB） 卡尔曼滤波器简介 近来发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。现在先讨论一下卡尔曼滤波器，如果时间和能力允许，我还希望能够写写其他的算法，例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。 因为这里不能写复杂的数学公式，所以也只能形象的描述。希望如果哪位是这方面的专家，欢迎讨论更正。 卡尔曼滤波器– Kalman Filter 1．什么是卡尔曼滤波器 （What is the Kalman Filter?） 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！ 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。如果对这编论文有兴趣，可以到这里的地址下载： https://www.wendangku.net/doc/db15672394.html,/~welch/media/pdf/Kalman1960.pdf。 简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。 2．卡尔曼滤波器的介绍 （Introduction to the Kalman Filter） 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5 条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。

卡尔曼滤波器介绍 --- 最容易理解

10.6 卡尔曼滤波器简介 本节讨论如何从带噪声的测量数据把有用信号提取出来的问题。通常，信号的频谱处于有限的频率范围内，而噪声的频谱则散布在很广的频率范围内。如前所述，为了消除噪声，可以把 FIR滤波器或IIR滤波器设计成合适的频带滤波器，进行频域滤波。但在许多应用场合，需要进行时域滤波，从带噪声的信号中提取有用信号。虽然这样的过程其实也算是对信号的滤波，但所依据的理论,即针对随机信号的估计理论,是自成体系的。人们对随机信号干扰下的有用信号不能“确知”，只能“估计”。为了“估计”，要事先确定某种准则以评定估计的好坏程度。最小均方误差是一种常用的比较简单的经典准则。典型的线性估计器是离散时间维纳滤波器与卡尔曼滤波器。 对于平稳时间序列的最小均方误差估计的第一个明确解是维纳在1942年2月首先给出的。当时美国的一个战争研究团体发表了一个秘密文件，其中就包括维纳关于滤波问题的研究工作。这项研究是用于防空火力控制系统的。维纳滤波器是基于最小均方误差准则的估计器。为了寻求维纳滤波器的冲激响应，需要求解著名的维纳-霍夫方程。这种滤波理论所追求的是使均方误差最小的系统最佳冲激响应的明确表达式。这与卡尔曼滤波（Kalman filtering）是很不相同的。卡尔曼滤波所追求的则是使均方误差最小的递推算法。 在维纳进行滤波理论研究并导出维纳-霍夫方程的十年以前，在1931年，维纳和霍夫在数学上就已经得到了这个方程的解。 对于维纳-霍夫方程的研究，20世纪五十年代涌现了大量文章，特别是将维纳滤波推广到非平稳过程的文章甚多，但实用结果却很少。这时正处于卡尔曼滤波问世的前夜。 维纳滤波的困难问题，首先在上世纪五十年代中期确定卫星轨道的问题上遇到了。1958年斯韦尔林（Swerling）首先提出了处理这个问题的递推算法，并且立刻被承认和应用。1960年卡尔曼进行了比斯韦尔林更有意义的工作。他严格地把状态变量的概念引入到最小均方误差估计中来，建立了卡尔曼滤波理论。空间时代的到来推动了这种滤波理论的发展。 维纳滤波与卡尔曼滤波所研究的都是基于最小均方误差准则的估计问题。 维纳滤波理论的不足之处是明显的。在运用的过程中，它必须把用到的全部数据存储起来，而且每一时刻都要通过对这些数据的运算才能得到所需要的各种量的估值。按照这种滤波方法设置的专用计算机的存储量与计算量必然很大，很难进行实时处理。虽经许多科技工作者的努力，在解决非平稳过程的滤波问题时，给出能用的方法为数甚少。到五十年代中期，随着空间技术的发展，这种方法越来越不能满足实际应用的需要，面临了新的挑战。尽管如此，维纳滤波理论在滤波理论中的开拓工作是不容置疑的，维纳在方法论上的创见，仍然影响着后人。 五十年代中期，空间技术飞速发展，要求对卫星轨道进行精确的测量。为此，人们将滤波问题以微分方程表示，提出了一系列适应空间技术应用的精练算法。1960年

卡尔曼滤波简介和实例讲解.

卡尔曼，美国数学家和电气工程师。1930年5月 19日生于匈牙利首都布达佩斯。1953年在美国麻省理工学院毕业获理学士学位,1954年获理学硕士学位,1957年在哥伦比亚大学获科学博士学位。1957～1958年在国际商业机器公司(IBM)研究大系统计算机控制的数学问题。1958～1964年在巴尔的摩高级研究院研究控制和数学问题。1964～1971年到斯坦福大学任教授。1971年任佛罗里达大学数学系统理论研究中心主任，并兼任苏黎世的瑞士联邦高等工业学校教授。1960年卡尔曼因提出著名的卡尔曼滤波器而闻名于世。卡尔曼滤波器在随机序列估计、空间技术、工程系统辨识和经济系统建模等方面有许多重要应用。1960年卡尔曼还提出能控性的概念。能控性是控制系统的研究和实现的基本概念，在最优控制理论、稳定性理论和网络理论中起着重要作用。卡尔曼还利用对偶原理导出能观测性概念，并在数学上证明了卡尔曼滤波理论与最优控制理论对偶。为此获电气与电子工程师学会(IEEE)的最高奖──荣誉奖章。卡尔曼著有《数学系统概论》(1968)等书。 什么是卡尔曼滤波 最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼

滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。 卡尔曼滤波的实质是由量测值重构系统的状态向量。它以“预测—实测—修正”的顺序递推，根据系统的量测值来消除随机干扰，再现系统的状态，或根据系统的量测值从被污染的系统中恢复系统的本来面目。 释文：卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼（Kalman）提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。 卡尔曼滤波的应用 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器. 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表.

4TYD112型空气透平压缩机组操作规程

4TYD112型空气透平压缩机组操作规程 xxxx公司制氧厂 2011-4

空压机运行操作规程 机组安装完毕，在投入生产前，应先进行试运行，未经试运行的机组不能投入生产运行。 试运行的目的主要是：对整个机组及安装工程的质量作全面考核。 试运行通常分压缩机单机试车和机组带负荷试运行两个阶段进行。 一、启动条件确认 序号确认项目确认条件备注 1 润滑油1、润滑油管道系统按照要求循环清洗完成； 2、润滑油管道及控制油管道按照图纸恢复完成； 3、备用油准备完成； 4、各种试验工作完成； 2 循环水系统1、循环水管道系统按照要求试压、吹扫合格； 2、循环水压力、流量能够满足试车需求； 3 压缩机主机1、按照装配图纸要求装配结束； 2、各种装配间隙符合设计图纸要求； 3、主机盘车灵活无卡涩现象； 4 仪控系统1、与空压机试运行有关仪控安装结束； 2、仪表调校已经完成； 3、仪控组态工作完成； 4、各种联锁试验已经完成； 5 电控系统1、与电机试运行有关电控系统安装结束； 2、电气试验已经完成； 3、电机试运转工作完成； 4、各种联锁试验已经完成； 压缩机主要技术参数： 4TYD112 介质空气 平均分子量28.627 进口流量：（Nm3/h）(干) 63000 进口压力：(MP a )(A) 0.098 进口温度：（℃）30 出口压力：(MP a )(A) 0.625 出口温度：（℃）≤100 轴功率：(KW) 6200 工作转速：(r/min) 2990/7605r/min

一阶临街转速：(r/min) 二阶临界转速：(r/min) 空压机启动条件： 1、压缩机防喘振调节阀V3003全开 2、气动调节蝶阀V3004全开 3、出口阀V3005全关 4、润滑油压力≥0.35MP a 5、润滑油温度≥30℃ 6、空压机入口导叶微开 7、冷却水流量FIS3201≥600T/h 8、仪控系统、电控系统正常 二、空压机启动前准备工作 空压机冷态启动，需做一些必需的操作和检查，使空压处于可正常起动的状态，确保起动顺利进行。 1.检查电机 根据电动机的维护规程，检查电动机启动前的准备工作。 2.1检查压缩机 2.1.1压缩机各部的安装应符合要求，紧固件无松动现象； 2.1.2压缩机的进气管路及空气过滤器应清除干净，不允许有任何异物存在； 2.1.3打开压缩机中间冷却器的各只冷凝水排放阀，放尽冷却器壳体内可能存在的积水； 2.1.4压缩机盘车数圈，确认无卡住和碰擦现象。 2.2检查供油系统并对机组供油 润滑用L-TSA32汽轮机油物理化学性能（GB1120-89）

线性离散卡尔曼滤波器

线性离散卡尔曼滤波公式 两种数学推导方法的比较 1. 引言 卡尔曼滤波属于一种软件滤波方法，其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。从研究的历史来看，卡尔曼是首先研究的离散形式的卡尔曼滤波问题，所以最初的卡尔曼滤波算法被称为基本卡尔曼滤波算法，适用于解决随机线性离散系统的状态或参数估计问题。下面分别对比了离散线性卡尔曼滤波器的相关公式推导的两种方法。 2. 离散线性卡尔曼滤波器的直观数学推导 下面从直观角度来推导线性离散系统的卡尔曼滤波器，这是书中的推导方法。首先假设线性离散系统模型如下 ,11,11 k k k k k k k k k k k x w z H x v x ----=Φ+Γ=+ 其中，1k w -为过程噪声，k v 为观测噪声，k z 为第k 次的测量值，/?k k x 是k x 的最优线性估计，/1?k k x -是k x 的一步预报估计。过程噪声1k w -和观测噪声k v 的统计特性为： 1[]0,(,)[]0,(,)(,)0 k ww k kj k vv k kj wv E w R k j Q E v R k j R R k j δδ-===== 初始状态0x 的统计特性为： 0000?[],()E x x Var x P == 并假定0x 与k w 和k v 均无关，则有： 00(0,)(,)0(0,)(,)0 T xw k T xv k R k E x w R k E x v ==== 据以上假设及条件，可得如下直观形式 /1,11/1/1/1//1/1??????k k k k k k k k k k k k k k k k k k x x z H x x x K z --------=Φ==+

透平压缩机组整体安装方案

1.1压缩机及透平机组安装方案 1.1.1编制说明 根据招标文件等资料知道本项目中有离心压缩机组两台，为催化裂化装置的凝汽式透平驱动的富气压缩机（102-K-301）和烷基化装置的离心式背压透平压缩机（104-K-201）。 本方案以说明施工程序，各主要工序的施工方法和操作要领为主要内容进行编制，故本方案只列出与说明安装程序和施工方法等相关部分的技术数据。各工序操作细则及详细的技术数据等通过现场技术交底、质检卡及安装指导图等形式体现。 1.1.2编制依据 惠州炼油项目招标文件等资料 《压缩机、风机、泵安装工程施工及验收规范》GB50275-98 《机械设备安装工程施工及验收通用规范》GB50231-98 《乙烯装置离心压缩机组施工技术规程》SH3519-2000 《石油化工装置设备基础工程施工及验收规范》SH3510-2000 1.1.3施工流程图 基础验收及处理→设备检验及报验→机组就位调整→机组找正、找平→机组底座灌浆→机组辅助设备安装→机组各单机检测处理→机组轴系对中调整→机组油循环→机组静态调试。 1.1.4基础验收 基础移交时，应交送附有基础各部几何尺寸实测记录，基础混凝土试块试验报告与基础沉降观测记录的合格证明书，基础上应标有纵、横基准轴线和标高标记。 根据基础施工图及标记，并参考土建专业的交工记录，放线进行各部几何尺寸与标高实测，其偏差要求符合现行规范要求。 所有压缩机，透平和凝液器的管口位置的中心线应在基础上标明。 对基础外观进行检查，不得有裂纹、蜂窝、露筋等缺陷。基础水平度小于2mm/m。 当驱动装置为凝汽型蒸汽透平时，应仔细检查与主冷凝器有关的蒸汽透平基础螺栓孔的位置。凝汽式透平的安装应使机体的排汽口中心线与凝汽器接管的入口中心线符合设计图纸要求。 进行上述检查时若出现超差，应对超差项目的数值与方向进行综合分析，研究是否有纠正余地，应以不影响正常安装为原则，否则应由土建部门处理。 1.1.5基础处理和座浆 压缩机组采用座浆安装法（如下图所示），安装前应对机器基础作出以下处理：

卡尔曼滤波器介绍外文翻译

毕业设计(论文)外文资料翻译 系 ： 电气工程学院 专 业： 电子信息科学与技术 姓 名： 周景龙 学 号： 0601030115 外文出处： Department of Computer Science University of North Carolina at Chapel Hill Chapel Hill,NC27599-3175 附 件：1.外文资料翻译译文；2.外文原文。 (用外文写)

卡尔曼滤波器介绍 摘要 在1960年，卡尔曼出版了他最著名的论文，描述了一个对离散数据线性滤波问题的递归解决方法。从那以后，由于数字计算的进步，卡尔曼滤波器已经成为广泛研究和应用的主题，特别在自动化或协助导航领域。 卡尔曼滤波器是一系列方程式，提供了有效的计算（递归）方法去估计过程的状态，是一种以平方误差的均值达到最小的方式。滤波器在很多方面都很强大：它支持过去，现在，甚至将来状态的估计，而且当系统的确切性质未知时也可以做。 这篇论文的目的是对离散卡尔曼滤波器提供一个实际介绍。这次介绍包括对基本离散卡尔曼滤波器推导的描述和一些讨论，扩展卡尔曼滤波器的描述和一些讨论和一个相对简单的（切实的）实际例子。 离散卡尔曼滤波器 在1960年，卡尔曼出版了他最著名的论文，描述了一个对离散数据线性滤波问题的递归解决方法[Kalman60]。从那以后，由于数字计算的进步，卡尔曼滤波器已经成为广泛研究和应用的主题，特别在自动化或协助导航领域。第一章讲述了对卡尔曼滤波器非常“友好的”介绍[Maybeck79]，而一个完整的介绍可以在[Sorenson70]找到，也包含了一些有趣的历史叙事。更加广泛的参考包括Gelb74；Grewal93；Maybeck79；Lewis86；Brown92；Jacobs93]. 被估计的过程 卡尔曼滤波器卡用于估计离散时间控制过程的状态变量 n x ∈?。这个离散 时间过程由以下离散随机差分方程描述： 111k k k k x Ax bu w ---=++ （1.1） 测量值m z ∈?，k k k z Hx v =+ （1.2） 随机变量k w 和k v 分别表示过程和测量噪声。他们之间假设是独立的，正态分布的高斯白噪: ()~(0)p w N Q ， （1.3） ()~(0)p v N R ， （1.4） 在实际系统中，过程噪声协方差矩阵Q 和观测噪声协方差矩阵R 可能会随每次迭代计算而变化。但在这儿我们假设它们是常数。 当控制函数1k u - 或过程噪声1k w -为零时，差分方程1.1中的n n ? 阶增益矩阵A 将过去k-1 时刻状态和现在的k 时刻状态联系起来。实际中A 可能随时间变化，但

1,TS3000透平压缩机组综合控制系统(ITCC)

TS3000透平压缩机组综合控制系统（ITCC） 康吉森TS3000透平压缩机组综合控制系统（ITCC）是基于多年旋转设备控制方面的经验，为用户提供一种ITCC (Integrated Turbine & Compressor Control System)机组综合控制系统。它将传统上需要多个分立仪表如防喘调节器、联锁自保系统、电子调速器、负荷调节器等实现的功能集成在一套可靠性极高的三重模件（TMR）冗余容错控制系统中完成；因此，减少了各个系统间的连接和故障率，降低了长周期运行成本，并提供了先进的控制技术和良好的监控界面. TS3000主要控制功能: ●机组安全联锁保护 ●原动机-压缩机的启停及升速的联 锁保护 ●机组的安全运行联锁保护 ●机组的紧急停机联锁保护 ●机组的轴振动/轴位移监视及联锁 保护 ●机组的超速联锁保护 ●机组润滑油/调节油系统联锁保护 ●机组辅助设备的联锁保护 防喘振控制

TS3000响应速度快，安全性高，能以最少的放空量或回流量防止机组的喘振，减少对工艺的干扰和能源的消耗。主要功能是： ●通用防喘振线计算模块消除了分子量变化的影响 ●温度、压力补偿功能 ●任意折线函数功能 ●防止积分饱和功能 ●在喘振控制线附近进行控制 ●根据需要可以设置喘振控制快开线 ●对快速扰动进行超前控制 ●最低负荷启车和停车的功能 ●死区设定实现稳定性 ●动超驰功能 ●安全裕度（Margin）重校功能 ●可变增益控制 ●喘振预报功能 ●分程控制功能 ●快开慢关功能

解耦控制 机组综合控制系统不仅有防喘振控制系统，还有性能控制、调速控制等多个控制，这些控制回路的变量变化是互相影响互相关联的，所以要消除它们之间的干扰或耦合影响。 调速控制 TS3000控制系统针对汽轮机控制实现如下功能: ●转速测量功能转速控制功能 ●辅助控制功能 ●同步负荷分配输入功能串级控制功能 ●阀位限制功能 ●自动、半自动和手动启动功能 ●暖机/额定功能 ●设定临界转速避开带功能 ●汽轮机组调速 ● 超速保护功能 负荷分配控制 TS3000机组综合控制系统针对大型汽轮机及压缩机组的气量负荷分配问题，利用流量控制和压力控制方法，通过以下功能的独立和综合应用实现多机组并联运行时的负荷分配控制，优化系统负荷分配方案： ● 机组流量/压力负荷分配控制

卡尔曼滤波器

卡尔曼滤波器 来这里几个月，发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。现在先讨论一下卡尔曼滤波器，如果时间和能力允许，我还希望能够写写其他的算法，例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。 因为这里不能写复杂的数学公式，所以也只能形象的描述。希望如果哪位是这方面的专家，欢迎讨论更正。 卡尔曼滤波器– Kalman Filter 1．什么是卡尔曼滤波器 （What is the Kalman Filter?） 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！ 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。如果对这编论文有兴趣，可以到这里的地址下载：https://www.wendangku.net/doc/db15672394.html,/~welch/media/pdf/Kalman1960.pdf。 简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。 2．卡尔曼滤波器的介绍 （Introduction to the Kalman Filter） 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。

什么是卡尔曼滤波器——基础理解

1．什么是卡尔曼滤波器 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。卡尔曼是一个人的名字。 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文 《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。 简单来说，卡尔曼滤波器是一个 “optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。 2．卡尔曼滤波器的介绍 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。

假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断，这个房间的温度是恒定的，也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度（假设我们用一分钟来做时间单位）。假设你对你的经验不是100%的相信，可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声（White Gaussian Noise），也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配（Gaussian Distribution）。另外，我们在房间里放一个温度计，但是这个温度计也不准确的，测量值会比实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。（所谓高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考查一个信号的两个不同方面的问题。 高斯白噪声：如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。） 好了，现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值：你根据经验的预测值（系统的预测值）和温度计的值（测量值）。下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。 假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根据k-1时刻的温度值，来预测k时刻的温度。因为你相信温度是恒定的，所以你会得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的，假设是23度，同时该值的高斯噪声的偏差是5度（5是这样得到的：如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3，你对自己预测的不确定度是4度，他们平

甲醇制冷透平压缩机组技术说明书

1. 范围 1.1 本采购技术说明书（以下称说明书）、《离心式压缩机数据表》、《蒸汽轮机数据表》以及相应的技术文件，表明买方对内蒙rr1500t/d甲醇项目中拟采购的丙烯制冷压缩机及其驱动汽轮机、辅助系统的最低限度要求。 卖方应仔细阅读本说明书和所附《离心式压缩机数据表》、《汽轮机数据表》中的工艺参数和基本技术要求，并将其作为准备和完成报价的依据。 1.2 本说明书对丙烯制冷压缩机及其驱动蒸汽轮机、辅助设备在适用标准、规范和规定；性能要求；供货范围；仪表及控制系统；制造、检验、试验和验收；交货状态；卖方报价时应提供的技术资料等方面提出了基本要求。 1.3 拟采购的压缩机及其驱动汽轮机设备名称、位号及数量： 2. 总则 2.1. 压缩机及其驱动汽轮机的额定负荷、采用的部件及辅助设备不应超出压缩机制造厂（以下称卖方，下同）和其分包商的设计能力，且应在卖方和其分包商的业绩之内。卖方只能提供经过证实的可靠的设备。 未经考验的样机是不能被接受的，只有经过实际生产验证的设备才可以被接受。经过实际生产验证的设备的定义是：该设备在相似的操作条件下，不管在任何地方至少已经连续安全地运转两年以上，且没有发生由于设备本身原因所造成的事故。 卖方在报价中应附上类似供货产品的业绩表。 2.2. 卖方应对整个压缩机组包括压缩机本体、汽轮机、油系统、控制及仪表、联轴器、相关的辅助设备和管道系统等负全部责任，并负责它们之间的合理匹配。作为补充和强调，卖方还须至少履行以下基本职责： 1) 扭振分析； 2) 横向振动分析； 3) 动力传输部件的选型和负荷等级的核定； 4) 润滑和密封系统的设计； 5) 设备布置和底盘设计； 6) 保证卖方与其分包商的每个采购合同都援引了所有适用的有关规定； 7) 确保所有设备的机械、电气和控制是匹配协调的；

卡尔曼滤波算法(KF)

卡尔曼滤波器Kalman Filter (zz) 关键词：卡尔曼滤波器Kalman Filter 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！ 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Predict ion Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。如果对这编论文有兴趣，可以到这里的地址下载： https://www.wendangku.net/doc/db15672394.html,/~welch/kalman/media/pdf/Kalman1960.pdf 简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。 2．卡尔曼滤波器的介绍 （Introduction to the Kalman Filter） 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。 假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断，这个房间的温度是恒定的，也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度（假设我们用一分钟来做时间单位）。假设你对你的经验不是100%的相信，可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声（White Gaussian Noise），也就是这些偏差跟前后