基于改进即时学习算法的吸收塔pH值软测量技术研究

摘要：

针对火电厂脱硫系统工作过程中存在非线性、时变性、多变量等问题,提出了一种基于改进即时学习算法的脱硫系统吸收塔浆液pH值软测量模型.在选择即时学习算法相似样本时,为了充分考虑输入变量与输出变量之间的相关性,采用一种基于偏最小二乘法(partial least squares,PLS)的相似准则确定系统当前工作点的建模邻域,利用得到的建模邻域建立基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的局部模型预测当前pH值.将该方法应用于脱硫系统吸收塔pH值建模仿真,结果表明,该软测量模型具有良好的预测性能.

关键词：浆液pH值;软测量;即时学习;PLS;LSSVM

所属期刊栏目：37

分类号：TM621(发电、发电厂)

在线出版日期：2021-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：60-66