【摘 要】
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建立了SCR (Selective Catalytic Reduction,SCR)系统的灰箱模型,在此基础上,提出了一种基于神经网络逆模型的动态前馈控制策略。通过分析SCR脱硝系统的运行特性建立了SCR脱
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建立了SCR (Selective Catalytic Reduction,SCR)系统的灰箱模型,在此基础上,提出了一种基于神经网络逆模型的动态前馈控制策略。通过分析SCR脱硝系统的运行特性建立了SCR脱硝系统的机理模型,然后结合实际运行数据对机理模型参数进行优化,建立起与实际系统相吻合的脱硝系统模型;设计了脱硝系统的逆模型动态前馈控制策略,运用随机数据充分激励脱硝系统模型,得到输入输出数据用于逆模型的训练,然后采用已经训练好的逆模型的输出作为动态前馈控制信号,保证了系统输出在设定值附近,通过某燃煤机组
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