• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文期刊> 《自动化仪表》 >基于模糊神经网络的SCR脱硝效率预测模型研究

基于模糊神经网络的SCR脱硝效率预测模型研究

         
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

针对火电厂选择性催化还原(SCR)系统存在变量多、耦合性强等特点,造成脱硝效率难以准确实时监测的问题,提出利用Takagi-Sugno(T-S)模糊神经网络算法,建立多输入单输出预测模型,以研究未来时间脱硝效率的变化。将模糊C均值(FCM)聚类算法用于结构辨识、模糊神经网络的混合学习算法用于参数辨识,构造T-S模糊预测模型。在分布式控制系统(DSC)上采集连续48 h实时数据,并利用MATLAB进行模型训练与检验。试验结果显示:训练集98%点的相对误差在±1.5%之间,最大误差小于2%,检测集99%点的相对误差在±0.5%之间,最大误差小于2.5%。该模型能够较好地反映SCR烟气脱硝效率,可以为脱硝效率的控制优化提供依据。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号