基于反向建模的鍋爐排煙粉塵濃度在線監(jiān)測方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、受能源結構的影響,煤炭一直是我國主要的一次能源。在我國煤的主要利用方式是燃燒,由于煤的化學成份特性,煤在燃燒時,大量的二氧化碳被釋放出來,同時產(chǎn)生一些硫化物、一氧化碳、氮氧化物、重金屬和一些微小的有機和無機顆粒物。長久以來燃煤發(fā)電一直是我國電力供應的主要來源,目前燃煤火電廠污染物的排放控制越來越受關注。隨著國家對于環(huán)保投入的加大,對粉塵濃度在線監(jiān)測提出了更高的要求。粉塵濃度在線監(jiān)測儀的在線校準及自動化完善校準,將成為粉塵濃度在線監(jiān)測系統(tǒng)

2、的重要支持技術。因此,本課題通過對粉塵濃度的影響因素進行分析研究,提出了粉塵濃度在線監(jiān)測儀的在線校準方法。
  結合DCS系統(tǒng)中的在線監(jiān)測點參數(shù),論文引入平均影響值方法實現(xiàn)建模輸入變量的選取,有利于減少模型輸入?yún)?shù),降低了模型復雜度,提高了模型訓練速度,同時保證了模型的精度。
  基于特征選取得到的粉塵濃度影響參數(shù),論文對比分析了反向建模方法如人工神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機方法在非線性問題處理中的優(yōu)勢,建立了粉塵排放濃度在線監(jiān)測模

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