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题名基于EMD的锅炉燃烧系统自适应动态 模型优化研究
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作者
辛超
孙成田
张效源
孙凯
孙凯进
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机构
国家能源费县发电有限公司
东南大学
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出处
《粘接》
CAS
2024年第1期117-120,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(项目编号:51476027)。
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文摘
锅炉燃烧系统的建模是实现锅炉节能减排的基础,为实现燃煤锅炉节能减排,针对现有建模方法多步预测精度不足问题,采用经验模态分解算法把复杂的输出信号转化为多个具有周期性规律或趋势相对平稳的模态信号,降低数据复杂度,基于K近邻联合互信息法得出迟延时间,提出基于动态时间规整距离进行在线更新的最小二乘支持向量机算法,并进行锅炉燃烧系统的建模,基于锅炉实际运行数据的仿真结果表明,该方法可以有效提高模型的自适应能力和多步预测精度,为后续实现闭环燃烧优化控制打下了良好基础。
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关键词
锅炉燃烧系统
经验模态分解算法
K近邻联合互信息
最小二乘支持向量机
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Keywords
boiler combustion system
empirical modaldecomposition algorithm
k-nearest neighbor joint mutual information
least squares support vector machine
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分类号
TP391.92
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TQ534
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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