基于LSSVM的工業鍋爐燃燒性能指標軟測量

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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：2400 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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