基于反向建模的鍋爐排煙粉塵濃度在線監(jiān)測(cè)方法研究.pdf

1、受能源結(jié)構(gòu)的影響，煤炭一直是我國(guó)主要的一次能源。在我國(guó)煤的主要利用方式是燃燒，由于煤的化學(xué)成份特性，煤在燃燒時(shí)，大量的二氧化碳被釋放出來，同時(shí)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(jī)和無機(jī)顆粒物。長(zhǎng)久以來燃煤發(fā)電一直是我國(guó)電力供應(yīng)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(guān)注。隨著國(guó)家對(duì)于環(huán)保投入的加大，對(duì)粉塵濃度在線監(jiān)測(cè)提出了更高的要求。粉塵濃度在線監(jiān)測(cè)儀的在線校準(zhǔn)及自動(dòng)化完善校準(zhǔn)，將成為粉塵濃度在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

2、的重要支持技術(shù)。因此，本課題通過對(duì)粉塵濃度的影響因素進(jìn)行分析研究，提出了粉塵濃度在線監(jiān)測(cè)儀的在線校準(zhǔn)方法。
　　結(jié)合DCS系統(tǒng)中的在線監(jiān)測(cè)點(diǎn)參數(shù)，論文引入平均影響值方法實(shí)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(fù)雜度，提高了模型訓(xùn)練速度，同時(shí)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(duì)比分析了反向建模方法如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)方法在非線性問題處理中的優(yōu)勢(shì)，建立了粉塵排放濃度在線監(jiān)測(cè)模