一种改进烟气含氧量软测量建模方法与仿真

陈彦桥, 郭 一, 刘建民, 刘金琨

(1.北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院,北京100191;2.国电科学技术研究院,南京210031)

保持锅炉燃烧过程的最佳状态和经济性是锅炉燃烧过程自动控制的重要任务.工程上通过测量与过量空气系数密切相关的烟气中O2的体积分数(含氧量)φ(O2)来间接反映燃料风量配比的好坏.但是,目前测量烟气含氧量的氧量分析仪精度不高、投资大、使用寿命短,而且测量滞后较大,不利于过程的在线监视和提供在线闭环控制所需的反馈信号,从而直接影响锅炉的经济燃烧.

近年来,软测量技术的研究十分活跃.软测量技术是利用一些较易在线测量(与被测变量联系密切)的辅助变量,通过在线分析,去估计不可测或难测变量的方法.目前存在的氧量软测量模型大多采用与神经网络或支持向量机相结合的软测量建模方法[1-3],但神经网络是“黑箱”结构,预测合理与否不清楚.机理模型的工程背景明确,相应的软测量模型也较简单,是工程界最容易接受的软测量方法[4],但模型的有些机理不能完全透彻分析.采用统计分析方法获得软测量模型是当前的一个热点研究方向,它主要依靠对现场收集到的试验和历史数据进行统计分析,发现数据间的潜在规律和关系,建立预测模型[5].氧量软测量模型可以进一步应用于构造热量信号[6]以及分析汽包蓄热系数[7].

本文在对烟气含氧量测量过程机理分析的基础上,结合统计……