[发明专利]一种基于最小二乘支持向量机的烟气氧含量软测量系统

摘要

一种基于最小二乘支持向量机的碱回收炉烟气氧含量的软测量系统，包括碱回收炉燃烧过程、现场智能仪表和传感器、PLC控制站、DCS数据库和烟气氧含量显示屏，基于最小二乘支持向量机的碱回收炉烟气氧含量的软测量系统，包括模块更新模块、数据预处理模块、主成分分析和灰度关联模块、混沌粒子群寻优模块和最小二乘支持向量机模型模块。本发明可以在不直接使用氧化锆氧量传感器的情况下，根据炉膛温度、炉膛负压、黑液流量、送风电流、引风电流、总风量六个辅助变量的实际测量值，通过烟气氧含量软测量模型得出烟气氧含量的预测值，可以较好地解决烟气氧含量难以精确预测的问题，提高碱回收炉的燃烧效率。

主权项

1.一种基于最小二乘支持向量机的烟气氧含量软测量系统，其特征在于，包括现场智能仪表和传感器(2)，现场智能仪表和传感器(2)与碱回收炉燃烧过程(1)连接，同时也与DCS数据库(3)相连，PLC控制站(5)分别与碱回收炉燃烧过程(1)和DCS数据库(3)相连，DCS数据库(3)与烟气氧含量软测量模型(4)连接，现场仪表与传感器(2)测量碱回收炉的辅助变量，将变量数据传输到DCS数据库(3)，DSC数据库(3)中的数据作为烟气氧含量模型(4)的输入数据，PLC控制站(5)用于控制操作变量来控制碱回收炉燃烧过程(1)，烟气氧含量软测量值显示屏(6)用于显示烟气氧含量模型(4)的数据；所述的烟气氧含量模型(4)的软测量系统包括；(1)数据预处理模块：对从DCS数据库中采集的数据进行数据清理，利用3σ法剔除过失数据，在此基础上，采用五点三次平滑法对数据进行平滑处理，剔除随机误差；再采用最小‑最大标准化方法对数据进行量纲统一化，将样本点投影到[0,1]区间；(2)主成分分析和灰度关联模块：用来选择辅助变量的个数和类型，选取累积方差贡献率方法来确定主成分个数，利用方差贡献率δ_i和前k个主元的累计方差贡献率η_k来衡量信息涵盖比例，用选择的涵盖85％以上的信息k(k＜m)个主元代替原始m个变量；利用灰色关联度，分析各变量与烟气氧含量的曲线趋势关系，确定与烟气氧含量相关性强的变量；(3)最小二乘支持向量机模型模块：使用RBF高斯核函数作为烟气氧含量软测量模型的核函数，且最小二乘支持向量机可以克服变量间的相关性；(4)混沌粒子群寻优模块：用带有随机惯性权重的混沌粒子群算法(CPSO)对LSSVM的正则化参数和核参数寻优。