作者：金秀章; 刘潇脱硝反应器气体分析仪云模型粒子群优化算法自适应调整神经网络scr软测量惯性权重
摘要：脱硝反应器入口NO_X浓度的及时、准确测量,对精确调节喷氨量、控制氮氧化物的排放至关重要。针对NO_X气体分析仪测量存在的精度差、滞后性等问题,基于传统云理论,并结合径向基函数（RBF）神经网络,提出了改进的云自适应粒子算法（CPSO）-RBF神经网络的测量模型。利用云模型理论中云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,提出了一种新型分段式自适应调整粒子群惯性权重算法。利用此优化算法,对神经网络参数进行优化,提高了测量模型的精度。将该模型应用于SCR反应器入口的NO_X含量测量中,实例仿真表明,改进算法优化的神经网络模型具有较高的精度,为反应器入口NO_X含量的实时、准确测量提供了一定的理论依据,也为实际生产过程中NO_X的测量与控制提供了一定的参考。
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