本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機的蔗渣鍋爐煙氣氧含量軟測量模型

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【摘要】：煙氣氧含量是確保蔗渣鍋爐燃燒優(yōu)化控制的重要因素之一。通過煙氣氧含量的監(jiān)測可以對鍋爐燃燒系統(tǒng)過程中的風燃比值進行及時有效的調(diào)節(jié),降低熱損失,提高效率,從而使鍋爐燃燒得到優(yōu)化。目前,蔗渣鍋爐系統(tǒng)主要利用熱磁式氧量傳感器和氧化鋯氧量傳感器進行煙氣氧含量的測量。但這些氧量分析儀精度差、價格昂貴、使用壽命短,并且測量時滯后較大,不利于鍋爐燃燒過程中的在線實時監(jiān)視。針對這些問題,本論文基于蔗渣鍋爐煙氣氧含量的特點、各影響因素之間的關(guān)系、常見軟測量模型、數(shù)據(jù)處理等基礎知識,決定采用神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機的方法對蔗渣鍋爐氧含量進行軟測量建模。本文首先對采集的數(shù)據(jù)進行分析和預處理,再用BP神經(jīng)網(wǎng)絡來進行軟測量建模。由于預測數(shù)據(jù)誤差較大,泛化能力差,故對其方法進行改進,采用了改進型Elman神經(jīng)網(wǎng)絡方法。該方法可有效地提高預測精度,更易于收斂。然而由于神經(jīng)網(wǎng)絡具有的不穩(wěn)定性和局部極小點的問題,本文決定改用回歸支持向量機(SVR)方法進行建模。該方法采用訓練誤差的平方來代替松弛變量,但是計算量過大,訓練時間較長。為了避免求解二次規(guī)劃問題,提高訓練的速度,采用最小二乘支持向量機(LS-SVR)�？墒荓S-SVR由于懲罰因子C及高斯核函數(shù)參數(shù)σ的參數(shù)選擇,丟失了SVR的魯棒性和松弛性,從而對模型產(chǎn)生了一定的影響,使預測精度有所下降。故考慮采用粒子群算法(PSO)來對LS-SVR中懲罰因子C及高斯核函數(shù)參數(shù)σ參數(shù)進行優(yōu)化,得到PSO-LS-SVR的軟測量模型。最后,運用SMPT-1000平臺和某糖廠實際現(xiàn)場數(shù)據(jù)來進行預測數(shù)據(jù)誤差比較。實驗結(jié)果表明得到的PSO-LS-SVR軟測量模型能達到良好的預測效果,符合工業(yè)要求。
【學位授予單位】：廣西大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TK229;TP18

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