【摘 要】
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为了提高高效煤粉锅炉的燃烧稳定性,提出了一种基于支持向量机（SVM）的爆燃保护控制策略。提取锅炉关键参数构建特征向量,采用SVM对系统历史数据进行离线训练,应用径向基函数、
【机 构】
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煤科院节能技术有限公司,煤炭资源开采与环境保护国家重点实验室,国家能源煤炭高效利用与节能减排技术装备重点实验室
【基金项目】
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北京市科技计划重大科技成果转化落地培育资助项目(Z161100004816012)
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为了提高高效煤粉锅炉的燃烧稳定性,提出了一种基于支持向量机（SVM）的爆燃保护控制策略。提取锅炉关键参数构建特征向量,采用SVM对系统历史数据进行离线训练,应用径向基函数、网格搜索算法生成系统状态分类器,并引入氧含量因子校正训练模型。锅炉运行时,分类器通过在线数据预测系统预爆燃状态并控制PLC模块执行保护程序。测试结果表明,氧含量因子取0.4时,分类器的最高交叉验证匹配率大于97%,最高预测准确率大于95%,失配率小于10%。保护策略能够有效地识别锅炉预爆燃状态,同时在锅炉正常工作状态下保持低误判率,增加
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