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基于LSSVM的工業鍋爐燃燒性能指標軟測量
  • 廠商:《自動化博覽》
  • 作者:張得欽
  • 點擊數:2580     發布時間:2012-11-01 17:25:00
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為實現工業鍋爐的燃燒優化,需要實時掌握飛灰含碳量、爐渣殘碳量等燃燒性能指標的變化。本文采用最小二乘支持向量機(LSSVM)建立了循環流化床鍋爐(CFBB)燃燒性能指標的軟測量模型,并提出一種基于自然選擇的粒子群算法來優化LSSVM參數。在此基礎上,利用工業鍋爐現場數據,進行了本文的軟測量模型與神經網絡軟測量模型的對比研究,結果表明:本文方法具有精度高和泛化能力強的優點,可作為工業鍋爐飛灰含碳量、爐渣殘碳量等燃燒性能指標的有效測量工具。
關鍵詞:

   摘要:為實現工業鍋爐的燃燒優化,需要實時掌握飛灰含碳量、爐渣殘碳量等燃燒性能指標的變化。本文采用最小二乘支持向量機(LSSVM)建立了循環流化床鍋爐(CFBB)燃燒性能指標的軟測量模型,并提出一種基于自然選擇的粒子群算法來優化LSSVM參數。在此基礎上,利用工業鍋爐現場數據,進行了本文的軟測量模型與神經網絡軟測量模型的對比研究,結果表明:本文方法具有精度高和泛化能力強的優點,可作為工業鍋爐飛灰含碳量、爐渣殘碳量等燃燒性能指標的有效測量工具。

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