[发明专利]一种基于神经网络预测控制烟气脱硫的方法在审
| 申请号： | 201811257232.X | 申请日： | 2018-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN109343367A | 公开（公告）日： | 2019-02-15 |
| 发明（设计）人： | 马凤英;于文志;孙凯;吴修粮 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G05B17/00 | 分类号： | G05B17/00 |
| 代理公司： | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人： | 韩洪淼 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络预测控制烟气脱硫的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集湿法烟气脱硫系统中关于时间变化的样本数据，并根据采集到的样本数据确定动态神经网络的输入层和输出层的神经元；步骤S2，利用步骤S1中的动态神经网络对湿法烟气脱硫系统进行建模，建立湿法烟气脱硫系统预测模型；步骤S3，利用步骤S2中建立的湿法烟气脱硫预测模型计算湿法烟气脱硫系统烟气出口处的二氧化硫浓度预测值，并利用该二氧化硫浓度预测值对所述湿法烟气脱硫系统的浆液喷淋量进行控制。 | ||
| 搜索关键词： | 湿法烟气脱硫系统 神经网络预测控制 动态神经网络 浓度预测 烟气脱硫 样本数据 预测模型 二氧化硫 神经元 湿法烟气脱硫 采集 烟气出口处 输出层 输入层 建模 喷淋 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络预测控制烟气脱硫的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集湿法烟气脱硫系统中关于时间变化的样本数据，并根据采集到的样本数据确定动态神经网络的输入层和输出层的神经元；步骤S2，利用步骤S1中的动态神经网络对湿法烟气脱硫系统进行建模，建立湿法烟气脱硫系统预测模型；步骤S3，利用步骤S2中建立的湿法烟气脱硫预测模型计算湿法烟气脱硫系统烟气出口处的二氧化硫浓度预测值，并利用该二氧化硫浓度预测值对所述湿法烟气脱硫系统的浆液喷淋量进行控制。
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