基于神经网络和支持向量机的蔗渣锅炉烟气氧含量软测量模型

发布时间：2017-11-19 17:28

  本文关键词：基于神经网络和支持向量机的蔗渣锅炉烟气氧含量软测量模型

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【摘要】：烟气氧含量是确保蔗渣锅炉燃烧优化控制的重要因素之一。通过烟气氧含量的监测可以对锅炉燃烧系统过程中的风燃比值进行及时有效的调节,降低热损失,提高效率,从而使锅炉燃烧得到优化。目前,蔗渣锅炉系统主要利用热磁式氧量传感器和氧化锆氧量传感器进行烟气氧含量的测量。但这些氧量分析仪精度差、价格昂贵、使用寿命短,并且测量时滞后较大,不利于锅炉燃烧过程中的在线实时监视。针对这些问题,本论文基于蔗渣锅炉烟气氧含量的特点、各影响因素之间的关系、常见软测量模型、数据处理等基础知识,决定采用神经网络和支持向量机的方法对蔗渣锅炉氧含量进行软测量建模。本文首先对采集的数据进行分析和预处理,再用BP神经网络来进行软测量建模。由于预测数据误差较大,泛化能力差,故对其方法进行改进,采用了改进型Elman神经网络方法。该方法可有效地提高预测精度,更易于收敛。然而由于神经网络具有的不稳定性和局部极小点的问题,本文决定改用回归支持向量机(SVR)方法进行建模。该方法采用训练误差的平方来代替松弛变量,但是计算量过大,训练时间较长。为了避免求解二次规划问题,提高训练的速度,采用最小二乘支持向量机(LS-SVR)。可是LS-SVR由于惩罚因子C及高斯核函数参数σ的参数选择,丢失了SVR的鲁棒性和松弛性,从而对模型产生了一定的影响,使预测精度有所下降。故考虑采用粒子群算法(PSO)来对LS-SVR中惩罚因子C及高斯核函数参数σ参数进行优化,得到PSO-LS-SVR的软测量模型。最后,运用SMPT-1000平台和某糖厂实际现场数据来进行预测数据误差比较。实验结果表明得到的PSO-LS-SVR软测量模型能达到良好的预测效果,符合工业要求。
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TK229;TP18

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本文编号：1204348