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基于MMI-PCA-KLPP二次降维和模糊树模型的NO_X浓度软测量方法

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【作者】 刘长良曹威王梓齐

【Author】 LIU Changliang;CAO Wei;WANG Ziqi;School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University;State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources, North China Electric Power University;

【机构】 华北电力大学控制与计算机工程学院华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室

【摘要】 针对火电厂气体分析仪测量存在滞后和NO_X软测量不准确的问题,提出了一种基于改进互信息-主成分分析-核局部保持投影(MMI-PCA-KLPP)二次降维和模糊树模型(FT)的NO_X浓度软测量方法。首先对样本进行剔除离群点等预处理,再通过查阅文献大体确定模型的输入变量,并采用MMI方法对输入变量进行降维处理;针对MMI降维后依然有较多输入变量的问题,综合考虑了样本全局结构特性和局部结构特性,用PCA-KLPP方法对MMI降维后的变量二次降维;最后针对二次降维后的数据,基于模糊树算法建立了NO_X软测量模型。实验结果表明,模糊树模型精度高且泛化能力强,结合MMI-PCA-KLPP二次降维处理后,大大缩短了模型的训练时间且精度未出现较大程度的降低。

【关键词】 NO_X软测量MMIPCAKLPP二次降维模糊树模型
【基金】 北京市自然科学基金资助项目(4182061);中央高校基本科研业务费专项资金资助(2018ZD05)
  • 【分类号】X773;X831
  • 【下载频次】12
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