基于偏最小二乘法的電站鍋爐氧量預(yù)測(cè).pdf

1、在鍋爐控制系統(tǒng)中，煙氣氧量是反映運(yùn)行工況的參數(shù)之一。其測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確度直接影響機(jī)組的安全性和經(jīng)濟(jì)性。實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，氧量在線檢測(cè)受高溫高壓等惡劣環(huán)境因素影響，精度難以保證。新型測(cè)量技術(shù)——軟測(cè)量技術(shù)，有效的解決了這一難題。它借助于輔助變量，間接獲取電廠熱工過(guò)程中的難測(cè)參數(shù)。為了有效的測(cè)量氧量并減少測(cè)量誤差，本論文采用偏最小二乘回歸的方法建立氧量線性和非線性模型，并進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)和結(jié)果分析對(duì)比。論文主要的內(nèi)容和研究成果有:
　　(1)

2、提出將偏最小二乘回歸的線性方法與基于樣條變換的非線性偏最小二乘法應(yīng)用到煙氣氧量的建模和預(yù)測(cè)中，從而提高預(yù)測(cè)的精度。選取影響煙氣氧量的12個(gè)輔助變量建立模型。建立的兩個(gè)預(yù)測(cè)模型都能克服多自變量間的高度相關(guān)性，有效識(shí)別出原始數(shù)據(jù)表中的異常點(diǎn)，減少異常數(shù)據(jù)引起的誤差。使模型簡(jiǎn)化并提高了計(jì)算效率。
　　(2)回顧PLS方法的歷史和研究現(xiàn)狀，簡(jiǎn)要介紹了該方法的建模思想、建模方法、輔助變量的選擇、成分個(gè)數(shù)的確定，精度分析以及特異點(diǎn)識(shí)別的原理。