氨法脱硫过程数据校正及预测控制方法研究

发布时间：2020-06-28 09:26

【摘要】：火力发电行业施行SO_2减排不仅对减少环境污染具有重要的现实意义,同时也是国家对于建立资源节约型和环境友好型企业的迫切需求。扬子石化热电厂I期脱硫系统采用氨水作为吸收剂去除烟气中的SO_2。由于氨法脱硫工艺涉及到复杂的物理化学反应,脱硫过程存在较强的非线性以及大惯性特性,导致该脱硫系统在目前的运行过程中存在数据测量失准、控制水平低下等问题。加之传统的数据处理方式以及控制策略难以取得令人满意的控制效果,因此需要研究新型的数据校正策略与先进的控制策略。本文根据氨法脱硫系统的对象特性和运行要求,研究适用的数据校正算法以及多变量约束区间预测控制算法,主要研究内容包括:1、为获得能够正确反映脱硫系统实际动态过程的运行数据,结合鲁棒估计函数,提出了一种基于改进小波阈值去噪方法的数据校正策略,实现对测量数据中粗大误差与随机误差的依次处理,通过仿真实验和现场实例对算法的准确性和可靠性进行了验证,为后续的系统特性研究以及优化控制实现提供了可靠的数据基础。2、针对氨法脱硫系统的实际控制需要,提出了一种新型的多变量约束区间预测控制策略。该策略以增广状态空间模型作为系统的描述方式,在区间控制性能指标下,通过协调两座脱硫塔的进氨水流量实现对脱硫后SO_2浓度与循环浆液pH值的合理调控,在保证控制效果的同时兼顾系统的经济性。为增强算法的鲁棒性能,进一步提出了基于简化Sage-Husa的自适应鲁棒卡尔曼滤波器,最后以系统辨识模型为控制对象,通过仿真实验对所提算法的控制性能和鲁棒性能等进行了测试。3、完成了氨法脱硫系统加氨优化控制软件的开发,并成功实现了现场应用。根据软件的实际应用与调试结果,对软件的阀门特性拟合、前馈信号引入以及吹扫信号处理等功能进行了补充和完善,实现了现场的长期投运。通过对比手动控制与优化控制下的各项运行指标和经济指标,对软件的实际应用价值作出了评价。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：X773
【图文】：

(2) 在每个分解尺度上选择合适的阈值来阈值量化小波系数；(3) 利用阈值量化后的小波系数和近似系数重构信号。其中，选择合适的小波函数是实现最优去噪的必要条件，一方面希望所选的小波基能够具备一些特性，另一方面还要考虑待处理信号自身的特点。本文选择非常适用于离散信号处理的 db 系小波基进行后续的数据校正工作。小波分解层数的选取也会对测量信号的处理质量造成影响，理论研究表明[53]，随着分解层数的增大，信号的高频部分将会更加清晰，更易于操作与处理，不过低频信号也会越来越光滑，容易发生失真现象，算法的效率也会随之降低；但若分解层数太少，对于信号细节将难以进行有效的观察与处理，从而影响去噪效果。所以分解层数的选取既不能过少也不宜过多。分析可知，小波分解最为合理的最大层数2N logL ，其中 L 为数据长度， 为向下取整符号。阈值量化是小波阈值去噪的核心步骤，具体包括对粗大误差的剔除和随机误差的降噪。首先，对于一组存在多个粗大误差的烟气流量测量数据，将其进行 4 层小波分解，其分解见图 2-3。

在确定了最终的阈值估计方法后，进一步涉及阈值函数的选取。常用的阈值函数主要包括以下几种：(1) 硬阈值函数硬阈值函数公式如下：, ,,,0j k j kj kj k (2-26其中，j ,k 为估计小波系数，j ,k 为数据小波分解系数， 为去噪估计阈值。由式(2-26)可以看出硬阈值去噪的原理是将小波系数j ,k 与估计阈值 做比较，小于阈值的j ,k 直接置零，大于阈值的j ,k 则被完全保留。从图 2-4(a)中可以发现，硬阈值函数在阈值 处存在间断点，而函数的不连续性将会在信号的重构过程中引入不必要的振荡噪声，最终导致重构信号的局部发生突变，即吉布斯效应(Gibbs phenomenon)。

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本文编号：2732849