基于机器学习的一次风量软测量技术研究

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摘要：磨煤机风量的准确、可靠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重要因素,然而受现场安装条件等方面的限制,仪表测量得到的磨煤机风量与实际值偏差很大。针对这一问题,应用软测量方法,结合火电厂的实际应用,对磨煤机风量软测量中辅助变量的选择、数据预处理、测量模型的建立及校正等问题进行了研究。采用基于支持向量机回归的方法建立了风量软测量模型,并对建模过程中核函数、惩罚因子的选择进行了分析和研究。电厂实际运行数据的验证表明：该软测量方法能够获得比现有硬件流量仪表更准确可靠的测量结果,且能适应机组工况的变化。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/97892X/201208/43117351.html

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关键词：机器学习 学习的 数据预处理 支持向量机 cqvip 软测量 机器学习 一次风量 测量技术 磨煤机