基于SVR的燃煤机组NOx含量的软测量模型

• 作者: 李雅晶 辛妍丽
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: NOx含量 主成分分析 回归型支持向量机 BP神经网络 软测量
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 62-66
• 页数: 5页
• 分类号: TM62|TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2020.08.013

摘要

作为火电厂燃煤脱硝工作的基础,选择性催化还原(SCR)脱硝反应器入口氮氧化物(NOx)含量的测量至关重要;针对难以准确现场实时测量NOx含量的问题,提出了基于回归型支持向量机(SVR)的软测量模型;首先对SCR反应器生成NOx的过程进行机理分析,并结合相关性分析、主成分分析等数据处理方法选取辅助变量,然后基于回归型支持向量机算法建立模型,最后运用BP神经网络对模型进行检验,解决了SCR反应器入口NOx的含量的难以准确预测问题;为SCR反应器入口NOx含量的实时、准确测量打下基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	辛妍丽	华南理工大学电力学院	8	5	1.0	2.0
2	李雅晶	华南理工大学电力学院	2	0	0.0	0.0