基于KPCA和LSSVM的脱硝反应器入口NOx质量浓度的软测量

• 作者: 王广龙 赵建军 郝兆平
• 来源期刊: 内蒙古电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 脱硝反应器 NOx质量浓度 样本优化 核主元分析 最小二乘支持向量机 软测量
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 73-77,89
• 页数: 6页
• 分类号: TM621.8
• 字数: 4278字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-6218.2016.01.020

摘要

针对燃煤电厂SCR脱硝反应器入口NOx质量浓度测量的不准确问题,提出了基于KPCA(核主元分析)和LSSVM(最小二乘支持向量机)的脱硝反应器入口NOx质量浓度的软测量方法.首先对KPCA的输入样本进行了多函数样本优化,减小了样本冗余,然后经KPCA对样本数据进行了降维处理,再利用LSSVM对提取出的主元进行训练,建立了系统的软测量模型.由仿真结果可以看出,最后得到的测量对象预测值与实测值的总体误差较小,该方法有助于解决脱硝反应器入口NOx质量浓度的准确测量问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵建军		4	10	2.0	3.0
2	郝兆平	华北电力大学控制与计算机工程学院	3	11	2.0	3.0
3	王广龙		2	4	1.0	2.0