【摘 要】
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针对火电厂锅炉燃烧过程中涉及变量多,且变量间关系复杂呈影响因素高度非线性、强耦合性的特点,提出一种基于多模型切换的软测量建模方法。分析影响锅炉排放烟气中氧气含量的
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针对火电厂锅炉燃烧过程中涉及变量多,且变量间关系复杂呈影响因素高度非线性、强耦合性的特点,提出一种基于多模型切换的软测量建模方法。分析影响锅炉排放烟气中氧气含量的因素,选择合适的辅助变量。通过DCS采集数据样本,利用改进过的K均值聚类算法划分样本。分别利用SVM算法训练各个样本子集,建立烟气含氧量的预测子模型。在多个子模型基础上,通过预测样本与训练样本之间的欧式距离选择最优预测模型。仿真结果表明:该方法可以提高单一全局模型的含氧量精度与泛化能力。
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