【摘 要】
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为了对具有大迟延、大惯性、非线性的选择性非催化还原（SNCR）脱硝系统进行有效的控制，建立一个精确的SNCR脱硝系统模型是至关重要的。采用遗忘因子递推最小二乘（FFRLS）法和贝叶斯信息准则（BIC）确定系统离散传递函数的阶数，提出了一种改进的灰狼算法即差分对立灰狼（DOGWO）算法，使用该算法对模型的参数以及时滞进行寻优，得到精确的模型。经过标准测试函数测试以及现场实际数据验证，仿真结果表明DO
【基金项目】
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国家自然科学基金（U1610116）； 山西省重点研发项目（201903D121145）；
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为了对具有大迟延、大惯性、非线性的选择性非催化还原（SNCR）脱硝系统进行有效的控制，建立一个精确的SNCR脱硝系统模型是至关重要的。采用遗忘因子递推最小二乘（FFRLS）法和贝叶斯信息准则（BIC）确定系统离散传递函数的阶数，提出了一种改进的灰狼算法即差分对立灰狼（DOGWO）算法，使用该算法对模型的参数以及时滞进行寻优，得到精确的模型。经过标准测试函数测试以及现场实际数据验证，仿真结果表明DOGWO算法与其他算法相比具有收敛速度快，辨识精度高，可以准确得到模型参数等优点，为实时快速的模型在线辨识提供了新的方法。
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