论文摘要
针对火电厂燃烧后CO2捕集过程的强非线性及大惯性等动态特性,研究准确性高的建模方法是系统优化设计的前提,本文从控制角度研究CO2捕集系统的非线性动态辨识建模方法。首先介绍火电厂CO2捕集系统工作原理,将系统抽象为二输入二输出的受控对象;然后采用基于最小二乘支持向量机的Hammerstein模型（LSSVM-Hammerstein）辨识方法,将CO2捕集系统表示为静态LSSVM模型与动态线性模型的组合。辨识结果表明该模型有很高的辨识精度和泛化能力,能精确描述CO2捕集系统非线性动态特性,为后续研究先进控制算法提供仿真平台和设计依据。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨得金,林江帆,潘蕾,吴啸,沈炯
关键词: 最小二乘支持向量机,捕集系统,燃烧后捕集系统,模型,辨识
来源: 工程热物理学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用,动力工程,电力工业
单位: 能源热转换及测控教育部重点实验室东南大学能源与环境学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(No.51576040),国家自然科学基金资助项目(No.51576041)
分类号: X773
页码: 2751-2756
总页数: 6
文件大小: 642K
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