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考虑偏差补偿PSO-BP模型的SCR入口NOx软测量
被引量：
2
1
作者
李忠鹏
姜子运
《兰州交通大学学报》
CAS
2020年第2期58-63,共6页
针对燃煤电厂SCR入口氮氧化物(NOx)烟气连续监测系统存在较大延时性和维护过程无法连续测量的问题,提出一种考虑偏差补偿基于改进型PSO优化的BP神经网络软测量模型.首先,利用改进的PSO算法对网络参数进行优化,解决各神经元阀值与权值初...
针对燃煤电厂SCR入口氮氧化物(NOx)烟气连续监测系统存在较大延时性和维护过程无法连续测量的问题,提出一种考虑偏差补偿基于改进型PSO优化的BP神经网络软测量模型.首先,利用改进的PSO算法对网络参数进行优化,解决各神经元阀值与权值初始选择随机性强和训练过程易陷入局部极值的问题,从而提升网络的训练速度和精度;其次,构建模型误差补偿网络修正预测结果以提高网络的预测精度与泛化能力;然后将改进模型应用于SCR入口NOx软测量,基于某电厂DCS运行数据仿真计算,并与BP模型、标准PSO优化的BP模型和改进型PSO优化的BP模型进行了对比.仿真实验表明提出的软测量模型具有更高的收敛速度、更强的泛化能力、更佳的测量精度.
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关键词
软测量
改进型PSO
偏差补偿网络
BP神经网络
SCR入口NO_x浓度
下载PDF
职称材料
题名
考虑偏差补偿PSO-BP模型的SCR入口NOx软测量
被引量：
2
1
作者
李忠鹏
姜子运
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
出处
《兰州交通大学学报》
CAS
2020年第2期58-63,共6页
基金
国家自然科学基金(51767013)
甘肃省教育厅基金(2017A-020)。
文摘
针对燃煤电厂SCR入口氮氧化物(NOx)烟气连续监测系统存在较大延时性和维护过程无法连续测量的问题,提出一种考虑偏差补偿基于改进型PSO优化的BP神经网络软测量模型.首先,利用改进的PSO算法对网络参数进行优化,解决各神经元阀值与权值初始选择随机性强和训练过程易陷入局部极值的问题,从而提升网络的训练速度和精度;其次,构建模型误差补偿网络修正预测结果以提高网络的预测精度与泛化能力;然后将改进模型应用于SCR入口NOx软测量,基于某电厂DCS运行数据仿真计算,并与BP模型、标准PSO优化的BP模型和改进型PSO优化的BP模型进行了对比.仿真实验表明提出的软测量模型具有更高的收敛速度、更强的泛化能力、更佳的测量精度.
关键词
软测量
改进型PSO
偏差补偿网络
BP神经网络
SCR入口NO_x浓度
Keywords
soft
sensor
improved
PSO
deviation
compensation
network
BP
neural
network
SCR
inlet
NO_x
concentration
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑偏差补偿PSO-BP模型的SCR入口NOx软测量
李忠鹏
姜子运
《兰州交通大学学报》
CAS
2020
2
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