【完稿】135调速器操纵手柄工艺及钻Φ12孔夹具设计【CAD定稿】

供电 余热发电系统的启动电源由水泥厂降压站通项目的建设是企业节能降耗降本增效增强企业竞争力的需要。

等。

建设条件 燃料 本项目余热锅炉利用水泥熟料生产线窑头篦冷机和窑尾预热器废气，无需任何燃 料。

建设场地 本余热发电项目建设地用 电后年供电量达到，经济效益方面分析，年便可回收全部投资 环境效益方面分析，按年全国火电机组的平均供电煤耗为标准煤计算， 年节约标准煤近，每年减少排放量。

规模的新型干法水泥生产线的般情况为例，可在不影响水泥生产线 正常生产的前提下，投资约万元人民币，配套建设装机容量的纯低温余 热发电系统，平均发电功率按计算，年发电量达到，扣除自线排放的废热资源， 回收高温烟气的热量变废为宝，降低水泥生产成本和提高企业的经济效益，部分缓解 水泥制造厂生产用电的紧张形势另方面可降低排烟温度和排尘浓度，减轻热污染 和环境污染。

以排掉了大量的低温废气余热，其热计中采用的依据和标准 污染源及环保措施 劳动安全及职业卫生 概述 设计依据 存在的危险有害因素 职业卫生措施 劳动安全措施 消防 采用的规范和标准 总图设计 建构筑物要求 电气设施防火要求 消防水量 火灾报警系统 组织机构劳动定员及职工培训 组织机构 劳动定员 人员培训 项目实施进度设想 投资估算 工程概述 投资估算范围错误！未定义书签。

编制依据错误！未定义书签。

投资估算表错误！未定义书签。

经济平均气温 极端最高气温 极端最低气温 雨量 年平均降雨量工厂所在地区气象资料如下山西吉港水泥有限公司熟料生产线余热发电工程项目申请报告 文水县属暖温带大陆性半干旱气候，阳光充足雨水缺乏气候寒冷霜期长， 年平均气温，最冷气温过线路倒送至余热发电系统提 供。

供水 工厂采用河水作为水泥生产线水源，水质水量能满足本工程用水需求。

余热电站用水主要包括锅炉法的种改进通过对双层迭代算法的研究分析，本节介绍种降低系统的双层优化改进算法。

这种改进算法不仅保持了原有双层迭代算法降低系统良好的特性，而且较之双层迭代算法，更加有效的降低了算法的计算复杂度。

下面对改进算法的原理进行详细描述。

.图.改进双层迭代算法示意图采用次优迭代方法进行第层搜索。

第层搜索中相位因子只取和，将个子载波分组为个子序列。

设旋转因子的初始值，在此条件下，计算峰均比，时，计算，如果，则否则。

以此类推，确定第层划分中的相位参数。

采用传统方法进行第二层搜索。

在第二层搜索中，共有分组分别需要获得算法的相位因子，采用最优方法确定每个分组的相位因子，。

通过第层搜索和第二层搜索共同确定对应的加权系数。

表.几种算法计算复杂度的比较算法迭代次数计公式最优算法次优迭代算法双层迭代算法改进的双层迭代算法在双层迭代法的基础上得到的改进算法，将原来双层优化的第层组内最优算法更改为次优迭代算法，使得第层的优化只需要步迭代，大大降低了双层优化法的复杂度，第二层采用最优方法搜索，同时考虑各个子数据块之间的相关性，需要步迭代。

整个改进算法共需要次迭代搜索，运算复杂度比双层优化法明显降低。

表.将次优迭代算法，双层迭代算法，以及双层迭代的改进算法与最优算法在常用几种分层形式中的计算复杂度进行了对比，从表格对比的数据中，明显可以看出双层算法以及其改进算法的优势。

双层优化与双层次优迭代方法传统算法比较仿真传统信号最优算法次优迭代算法双层算法改进双层改进双层图.双层迭代算法及其改进与次优迭代算法传统算法比较仿真图图.对几种算法进行了仿真比较，仿真条件如下采用交织分组的方式，内分组外分组取子载波数，依然采用倍过采样，调制方式为，随机相位数。

从仿真图可以看出，在出现概率为时，最优方法的值是.，双层迭代算法，的值为，改进的双层算法，的值为.，改进的双层算法，的值为.，而次优迭代算法的值仅为.。

从降低的效果来看，最优算法最好，双层迭代算法次之，然后是改进的双层优化算法，次优迭代算法最差。

双层迭代改进算法的性能与次优迭代法相比优化了.，与双层迭代算法相比差了.。

该改进算法的算法复杂度为双层迭代算法的.，为最优的.。

改进的双层迭代算法通过.的性能损失，获得了.的计算复杂度的降低。

种傅里叶改进算法降低复杂度以上算法的研究都是通过降低算法的运算复杂度来提高算法的实用性。

事实上，通过理论分析，每实施次，需要计算个点，共需要个变换。

所以如果可以有效降低傅里叶变换的运算次数，将极大的提高系统的实用性，方法采用交织分组的方法，随机相位数，子载波数，子序列，对应的方法的相位序列数，各支路采用调制，过采样倍数。

的方法的为.，的方法的为.，方法的性能要比方法优化了.。

在实际应用中，当系统要求信息冗余度较小时，需要在降低信号值的能力和边带信息的冗余度之间进行折衷，此时算法比较合适当系统要求复杂度较低时，要在计算复杂度和对性能之间进行折衷，算法比较合适。

.降低算法复杂度的研究对于种相位选择，分组为的算法来说的取值有种。

每实施次，需要计算个点，共需要个变换，每个点所需要的复数乘法和复数加法的运算量分别是传统算法虽然可以获得最低的信号值，但是计算复杂度过高，实用性并不大。

所以，有必要在传统的算法基础上提出些改进算法，尽量减少原有算法的效率损失，保持原有算法抑制的性能，而且大大减小算法的运算复杂度，提高其可实用性，这也将是本节研究的重点。

迭代寻找次优的边带信息传统的方法需要遍历所有的相位组合使发送数据的达到最小，但遍历搜索方法的计算量随的增加以指数增长，很难在实际中应用。

.和提出种次优的迭代方法，这种方法中的相位因子只有和两个取值，具体操作方法为将个子载波分组为个子序列，相位因子只取和令，在此条件下，计算峰均比，并令令，计算此时的如果，则否则，如果，则返回到步骤。

否则，结束。

上述方法只需要进行次迭代就可以得到所需要的加权系数，较之传统算法的，明显的降低了算法的复杂度。

作为该方法的延伸，相位因子集也可以扩展到，，通过增加相位因子的数量进步弥补其性能的损失。

次优迭代方法的缺点是在每次搜索过程中每次迭代过程只改变个相位旋转因子的值，没有考虑子数据块的功率均值之间可能存在的相关性。

图.将次优迭代方法与传统算法进行了比较，如图.所示，在出现概率为时，当时，次优迭代方法的值为.，传统方法的值为.，次优迭代方法与传统方法相比，性能有.的损失，而计算复杂度仅为传统方法的。

由图.可知，次优迭代方法以性能的损失为代价，换取了搜索系数运算量的减小，使其更具实际意义。

次优迭代方法与传统算法比较仿真传统信号次优迭代方法传统算法传统算法次优迭代方法传统算法次优迭代方法图.次优迭代方法与传统算法的比较仿真双层迭代算法降低复杂度最优的方法是对所有的子序列采用穷尽搜索的方法，给每个子序列乘以所有可能的权值因子计算峰均比，从而选出使信号峰均比最小的权值因子组合。

虽然通过次优迭代算法，系统的复杂度降低了很多，但是由于次优迭代算法过少的关注各个数据块功率值之间的相关性，所以在性能要求较高的情况下，次优迭代方法往往难以胜任。

双层迭代算法可以在降低系统的运算复杂度的同时保证算法的有效性。

双层迭代算法也被称为树形搜索法。

是种非常典型的搜索次数优化技术。

双层迭代算法的基本思想是在传统分组概念的基础上，再将已分组好的组子数据块分成个部分，这样每个部分就包含了个数据组，经过两次分组后进行分层优化。

组数据块优化称为第层，个部分称作第二层。

对每层分别进行搜索，既减少了数据块功率值之间的相关性影响又降低了搜索的复杂度。

假设，，通过图.可以看出双层迭代算法的算法流程。

首先将个子块再次分为个大块，经过两次分组就出现了如图.所示的双层结构。

先进行第层优化，首先设部分的旋转因子初始值为，然后对部分里面的，利用传统法进行优化，即利用穷尽搜索的方法使得数据块中的加权系数为最优相位组合。

然后保持中的旋转因子不变，作为下面迭代的依据，再分别依次对里面的子块所对应的优化系数进行搜索，直到，全部确定，第层搜索完毕。

第层搜索结束后就可以进行第二层搜索了，图.展示了第二层搜索的具体步骤。

在第层优化系数搜索的基础上，把每部分，当作个子块，即共有四个子块，与第层搜索的方法类似，此时设定的外层辅助加权信息为，然后改变的加权信息，选取其中值最优的组辅助加权信息。

第层优化第二层优化图.双层迭代算法辅助加权信息优化图图.将双层迭代算法进行了仿真，并且与次优迭代算法传统算法相比较，图中双层优化算法取，。

从仿真图可以看出，双层迭代算法的曲线明显优于无算法的传统信号的曲线以及次优迭代算法的曲线，在处较之传统信号，其降低了.，较之次优迭代算法降低了.。

与最优的算法相比，也只是差了.。

与次优迭代算法相比，双层迭代算法的优势就是算法实现定程度上考虑了数据块功率之间的相关性。

当为时，最优算法的实现需要次迭代，而双层迭代算法需要次搜索迭代。

仍然以，为例，使用最优算法，需要次迭代，而双层迭代算法实现只需要次，在计算复杂度上比传统方法下降了以上。

与次优迭代算法的次相比，虽然迭代次数略有增加，但是算法有效的提升了系统的性能。

双层迭代次优迭代与传统算法比较仿真传统信号传统次优迭代双层迭代图.双层迭代算法与次优迭代算法传统算法比较仿真图对双层迭代算