【摘 要】
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在城市固废焚烧过程中,烟气含氧量是影响焚烧效果的重要工艺参数.由于固废焚烧过程的复杂性,实际应用过程中难以实现烟气含氧量的有效控制.面向城市固废焚烧过程烟气含氧量控制的实际需求,文中提出了一种基于数据驱动的烟气含氧量自适应预测控制方法.首先,采用自适应模糊C均值（Fuzzy C-means, FCM）算法辅助确定径向基函数（Radial basis function, RBF）神经网络隐含层神经元
【基金项目】
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国家自然科学基金（62021003,61890930-5,61903012,62073006）； 科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目（2021ZD0112301,2021ZD0112302）； 国家重点研发计划（2019YFC1906004-2）； 北京市自然科学基金（42
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在城市固废焚烧过程中,烟气含氧量是影响焚烧效果的重要工艺参数.由于固废焚烧过程的复杂性,实际应用过程中难以实现烟气含氧量的有效控制.面向城市固废焚烧过程烟气含氧量控制的实际需求,文中提出了一种基于数据驱动的烟气含氧量自适应预测控制方法.首先,采用自适应模糊C均值（Fuzzy C-means, FCM）算法辅助确定径向基函数（Radial basis function, RBF）神经网络隐含层神经元个数及初始中心,建立基于FCM算法的RBF神经网络预测模型,并在控制过程中通过自适应更新策略在线调节预测模型参数;然后,利用梯度下降算法求解控制律,并基于李亚普诺夫理论分析了所提控制方法的稳定性;最后,基于城市固废焚烧厂实际数据,验证了所提控制方法的有效性.
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