【摘 要】
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针对选择性催化还原(SCR)脱硝系统非线性、时变和大滞后的特点,本文提出基于小波去噪和主成分分析、自适应神经模糊推理系统(PCA-ANFIS)而建立的SCR脱硝系统预测模型。通过分
【机 构】
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东南大学能源热转换及过程测控教育部重点实验室,江苏新海发电有限公司
【基金项目】
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国家科技重大专项(2017-I-0002-0002)。
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针对选择性催化还原(SCR)脱硝系统非线性、时变和大滞后的特点,本文提出基于小波去噪和主成分分析、自适应神经模糊推理系统(PCA-ANFIS)而建立的SCR脱硝系统预测模型。通过分析不同阈值选取原则及不同小波基和分解层数的去噪效果,选取最适合系统数据去噪的rigrsure原则、软阈值函数、Sym10小波3层分解方式,对数据进行去噪处理,并利用主成分分析法进行数据降维。然后基于减法聚类构建ANFIS模型的初始网络结构,采用混合算法优化模型参数。最后利用某燃煤机组实际运行数据对模型进行验证,并与BP神经网络模
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