基于支持向量机的火电厂炉膛温度软测量方法研究

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1、：，＞．’‘．．．＾－＇￥＃ｂｖ襄，Ｖ．０－ＪＡ．．ｌ—ｌＶ纖剔、＾皆穿：譜＇＞＇、ｒ４’邱．；３，；－：，‘哉Ｍ‘＞．辦膛度；客Ｌ４謬‘＾．ｉ．‘，．Ｉ八，＊ＶＭ‘Ｔ為ｗ／Ｔ．参．－‘＇‘ｍ－，．．＇４／－？切＇，．巧－養：＂ｖ．一％ｉｙ化ｉ．ｆｃ，．Ｆｍ一ｉｉｉ，．阮．＾ｗｉ．Ｖ国内图书分类号：TP181学校代码：10079国际图书分类号：621密级：公开硕士学位论文基于支持向量机的火电厂炉膛温度软测量方法研究硕士研究生：魏琳导师：金

2、秀章申请学位：工学硕士学科：控制科学与工程专业：控制理论与控制工程培养方式：全日制所在学院：控制与计算机工程学院答辩日期：2016年3月授予学位单位：华北电力大学ClassifiedIndex:TP181U.D.C:621ThesisfortheMasterDegreeStudyonSoftSensorMethodforFurnaceTemperatureofThermalPowerPlantBasedonSupportVectorMachineCandidate：WeiLinSupervisor：ViceProf.JinXiu

3、zhangSchool：SchoolofControlandComputerEngineeringDateofDefence：March,2016Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明处所提交的硕±学位论文《基于支持向量机的火电厂炉膛温度软测量方法研究ｉ，是本人在导师指导下，在华北电为大学攻读硕±学位期间独立进行研巧工作所取得的成果。据本人所知，论文中除己法明部分外不包含他人己发表

4、或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。／《■作者签名：：《ｌｌｖ日期知年＾月日＾／华北电力大学硕±学位论文使用授权书《基于支持向量机的火电广炉膛温度软测量方法研究》系本人在华北电力大学攻读硕±学位期间在导师指导下完成的硕±学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有，本论文的研究内容不得Ｗ其它单位的名义发表。本人完全了解华北电？力大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件

5、和电子版本，同意学校将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，允许论文被查阅和借阅。本人授权华北电力大学，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、可公布论文的全部或部分内容。＂＂（Ｖ）本学位论文属于请在Ｗ下相应方框内打：保密□，在年解密后适用本授权书＾不保密０作者签名：＾日期；年＾月日导师签名：日期：扣Ｉ《年＾月／之日＾＾华北电力大学硕士学位论文摘要炉膛温度的精确测量是保证火电机组控制系统稳定运行进而提高锅炉燃烧效率的关键因素，但测温元件在高温、高压、强气流冲刷、强腐蚀的环境下，一般

6、很难进行长周期地工作。在测温元件失效的情况下，火电机组炉膛温度的实时监测一直是瓶颈难题，而且锅炉系统存在多过程变量、非线性、时变等特性。针对这些问题，为准确地描述炉膛温度的过程特性，本文研究并建立了基于支持向量机的多输出炉膛温度智能软测量模型。本文在充分学习和研究一些经典预测方法和当前热点预测方法的基础上，建立基于最小二乘支持向量机的多输出炉膛温度预测模型。首先根据机理分析和电厂锅炉运行情况确定炉膛温度的辅助变量，并采用核主元分析对选取的辅助变量进行特征提取，然后通过数据间的相似度优化样本数据，选用径向基核函数作为核函数，采用最

7、小二乘支持向量机的方法建立多输入多输出的炉膛温度软测量模型。为了提高模型预测精度，本文采用剪枝法与矩阵理论知识相结合的方法进行模型在线校正，建立动态模型；采用基于改进的粒子群算法对参数进行寻优，根据能量守恒原理，引入惩罚系数，采用惩罚机制补偿粒子群损失能量，平衡了局部搜索与全局搜索能力，得到参数优化的炉膛温度软测量模型。以其中的一个区域温度为代表，将离线模型、在线模型及改进的粒子群算法寻优后的离线LSSVM模型进行测试、比较，得到合理的多输出炉膛温度软测量模型。最后在VisualC++6.0开发平台上完成了锅炉炉膛温度计算软件的

8、开发与测试。根据华能嘉祥电厂#2机组实际运行的数据对炉膛温度软测量模型进行测试，实验结果表明该软测量方法能够适应机组工况的变化，实时监测炉膛温度，达到了预期的效果，方便运行人员监视与控制炉膛温度，为进一步提高锅炉的燃烧优化提供了依据。关键词：软测量；最小二乘支持