在發(fā)電廠中，九洲風機清楚知道風機是大型的回轉設備之一，是煙風系統(tǒng)的動力源，風機的安全、經濟運行關系到電站整個機組的安全性和經濟性，因此對風機性能、運行狀態(tài)的實時監(jiān)測具有極其重要的意義。風機流量是風機系統(tǒng)運行的標志性參數(shù)之一，可以說風機性能在線監(jiān)測的關鍵就是對風機流量的準確實時監(jiān)測。根據(jù)通風機的基本理論，通風機的進出口壓差和流量有著穩(wěn)定、良好的非線性映射關系，通過參數(shù)之間的映射關系可以達到流量監(jiān)測的目的。風機運行參數(shù)之間的關系可以用性能曲線表示，所以性能曲線模型的建立是風機性能在線監(jiān)測的前提。

        分別采用神經網絡和支持向量機方法建立風機的差壓-流量曲線模型。由于BP神經網絡方法和支持向量機方法建立模型精度較低，于是，采用遺傳算法對BP神經網絡初始權值、閾值進行優(yōu)化；采用群體智能算法對支持向量機參數(shù)優(yōu)化。通過實驗數(shù)據(jù)對建立的改進神經網絡模型和支持向量機模型進行測試，九洲風機發(fā)現(xiàn)無論是平方相關系數(shù)，還是均方誤差以及相對誤差，改進的支持向量機模型都要比神經網絡模型要好。比較結果顯示，改進的支持向量機模型具有更好的擬合精度。

        在改進的支持向量機模型算法基礎上，將兩種編程語言(VisualBasic語言與Matlab混合編程方法)的優(yōu)勢相結合，來編制風機在線監(jiān)測系統(tǒng)，起到事半功倍的效果。軟件實時采集風機差壓信號，通過實際風機性能曲線模型，計算出相應的流量值，并將工況點顯示在性能曲線上，直觀的反映出風機實時運行的工況，從而及時、準確的把握風機運行狀態(tài)，對風機系統(tǒng)安全經濟運行起到重要作用。