%0 Journal Article
%T 超临界锅炉烟气脱硝喷氨量混结构–径向基函数神经网络最优控制
%A 周洪煜
%A 张振华
%A 张军
%A 张伟
%A 赵乾
%J 中国电机工程学报
%P 108-113
%D 2011
%X 喷氨量大小不仅影响超临界锅炉选择性催化还原(selectivecatalyticreduction，SCR)烟气脱硝装置的效率，过量喷氨也会导致下游空预器受热面的积灰、腐蚀和造成资源浪费、二次污染，且在变负荷时，传统PID控制方式很难实现最佳控制。通过引入混结构隐含层，改善传统RBF神经网络变工况控制时的非线性和扰动适应能力，设计了基于混结构RBF神经网络(MS-RBFNN)的喷氨流量最优控制系统，用MS-RBFNN综合学习当前主要相关状态参数，以SCR脱硝装置出口NOx排放量最小作为学习训练信号，实时并行计算出最优喷氨控制流量。实验结果表明，此优化方案相对传统PID控制，具有更好的NOx排放控制效果和变工况适应能力，同时节约了喷氨量。
%K 选择性催化还原
%K 径向基函数神经网络
%K 混结构
%K 最优控制
%K 烟气脱硝
%K 超临界锅炉
%U http://www.pcsee.org/CN/abstract/abstract24115.shtml