【摘要】：火力發(fā)電行業(yè)施行SO_2減排不僅對減少環(huán)境污染具有重要的現(xiàn)實意義,同時也是國家對于建立資源節(jié)約型和環(huán)境友好型企業(yè)的迫切需求。揚子石化熱電廠I期脫硫系統(tǒng)采用氨水作為吸收劑去除煙氣中的SO_2。由于氨法脫硫工藝涉及到復雜的物理化學反應,脫硫過程存在較強的非線性以及大慣性特性,導致該脫硫系統(tǒng)在目前的運行過程中存在數(shù)據(jù)測量失準、控制水平低下等問題。加之傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式以及控制策略難以取得令人滿意的控制效果,因此需要研究新型的數(shù)據(jù)校正策略與先進的控制策略。本文根據(jù)氨法脫硫系統(tǒng)的對象特性和運行要求,研究適用的數(shù)據(jù)校正算法以及多變量約束區(qū)間預測控制算法,主要研究內容包括:1、為獲得能夠正確反映脫硫系統(tǒng)實際動態(tài)過程的運行數(shù)據(jù),結合魯棒估計函數(shù),提出了一種基于改進小波閾值去噪方法的數(shù)據(jù)校正策略,實現(xiàn)對測量數(shù)據(jù)中粗大誤差與隨機誤差的依次處理,通過仿真實驗和現(xiàn)場實例對算法的準確性和可靠性進行了驗證,為后續(xù)的系統(tǒng)特性研究以及優(yōu)化控制實現(xiàn)提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎。2、針對氨法脫硫系統(tǒng)的實際控制需要,提出了一種新型的多變量約束區(qū)間預測控制策略。該策略以增廣狀態(tài)空間模型作為系統(tǒng)的描述方式,在區(qū)間控制性能指標下,通過協(xié)調兩座脫硫塔的進氨水流量實現(xiàn)對脫硫后SO_2濃度與循環(huán)漿液pH值的合理調控,在保證控制效果的同時兼顧系統(tǒng)的經(jīng)濟性。為增強算法的魯棒性能,進一步提出了基于簡化Sage-Husa的自適應魯棒卡爾曼濾波器,最后以系統(tǒng)辨識模型為控制對象,通過仿真實驗對所提算法的控制性能和魯棒性能等進行了測試。3、完成了氨法脫硫系統(tǒng)加氨優(yōu)化控制軟件的開發(fā),并成功實現(xiàn)了現(xiàn)場應用。根據(jù)軟件的實際應用與調試結果,對軟件的閥門特性擬合、前饋信號引入以及吹掃信號處理等功能進行了補充和完善,實現(xiàn)了現(xiàn)場的長期投運。通過對比手動控制與優(yōu)化控制下的各項運行指標和經(jīng)濟指標,對軟件的實際應用價值作出了評價。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：X773
【圖文】：

(2) 在每個分解尺度上選擇合適的閾值來閾值量化小波系數(shù)；(3) 利用閾值量化后的小波系數(shù)和近似系數(shù)重構信號。其中，選擇合適的小波函數(shù)是實現(xiàn)最優(yōu)去噪的必要條件，一方面希望所選的小波基能夠具備一些特性，另一方面還要考慮待處理信號自身的特點。本文選擇非常適用于離散信號處理的 db 系小波基進行后續(xù)的數(shù)據(jù)校正工作。小波分解層數(shù)的選取也會對測量信號的處理質量造成影響，理論研究表明[53]，隨著分解層數(shù)的增大，信號的高頻部分將會更加清晰，更易于操作與處理，不過低頻信號也會越來越光滑，容易發(fā)生失真現(xiàn)象，算法的效率也會隨之降低；但若分解層數(shù)太少，對于信號細節(jié)將難以進行有效的觀察與處理，從而影響去噪效果。所以分解層數(shù)的選取既不能過少也不宜過多。分析可知，小波分解最為合理的最大層數(shù)2N logL ，其中 L 為數(shù)據(jù)長度， 為向下取整符號。閾值量化是小波閾值去噪的核心步驟，具體包括對粗大誤差的剔除和隨機誤差的降噪。首先，對于一組存在多個粗大誤差的煙氣流量測量數(shù)據(jù)，將其進行 4 層小波分解，其分解見圖 2-3。

在確定了最終的閾值估計方法后，進一步涉及閾值函數(shù)的選取。常用的閾值函數(shù)主要包括以下幾種：(1) 硬閾值函數(shù)硬閾值函數(shù)公式如下：, ,,,0j k j kj kj k (2-26其中，j ,k 為估計小波系數(shù)，j ,k 為數(shù)據(jù)小波分解系數(shù)， 為去噪估計閾值。由式(2-26)可以看出硬閾值去噪的原理是將小波系數(shù)j ,k 與估計閾值 做比較，小于閾值的j ,k 直接置零，大于閾值的j ,k 則被完全保留。從圖 2-4(a)中可以發(fā)現(xiàn)，硬閾值函數(shù)在閾值 處存在間斷點，而函數(shù)的不連續(xù)性將會在信號的重構過程中引入不必要的振蕩噪聲，最終導致重構信號的局部發(fā)生突變，即吉布斯效應(Gibbs phenomenon)。

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本文編號：2732849