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广义预测控制算法在CFB锅炉SNCR烟气脱硝系统中的应用
引言
CFB锅炉烟气中的氮氧化物（NOx）是一种有害的气体，会对大气环境造成污染，也会引起健康问题。为了减少其产生和排放，SNCR烟气脱硝技术被广泛应用于燃煤过程中。然而，SNCR系统存在许多问题，如反应的不稳定性以及操作过程中的复杂性。为了解决这些问题，广义预测控制算法（GPC）被引入到SNCR系统中，并取得了一定的成功。本文将介绍GPC算法在CFB锅炉SNCR烟气脱硝系统中的应用。
CFB锅炉SNCR烟气脱硝系统
SNCR烟气脱硝系统通常与CFB锅炉配合使用。SNCR系统通过在燃烧区域注入还原剂（如氨水），使燃烧过程中生成的NOx转化为氮气和水蒸气，从而实现降低NOx的排放的目的。这个过程需要在一个适当的温度范围内进行，通常在800℃至1100℃之间。然而，这个过程不是完全稳定的，并且需要严密的控制和监测，以保证还原剂投放的准确性和效率。
广义预测控制算法（GPC）
广义预测控制算法是一种传统的预测控制算法，可以控制具有多变量、非线性、时变、时滞等特点的系统。
GPC算法的基本步骤如下：
1.模型识别：使用系统辨识或者建模方法，得到目标系统的数学模型；
2.预测器设计：将模型转换为预测器，可以是ARIMA模型、神经网络或者支持向量机等；
3.控制器设计：设计控制器来输出合适的控制信号；
4.性能评估：通过模拟或者实际使用来评估控制系统的性能；
5.控制器调节：根据性能评估的结果，调整控制器参数以达到期望的控制效果。
GPC算法在CFB锅炉SNCR烟气脱硝系统中的应用
在CFB锅炉SNCR烟气脱硝系统中，GPC算法可以将系统分成两个部分：前馈和反馈控制。前馈控制器通过模型对未来一段时间内的控制信号进行预测，并将控制信号输入到反馈控制器中，使反馈控制器更好地控制实际过程。
GPC算法的优势在于：
1.能够处理时变、时滞、非线性和多变量系统；
2.能够处理系统的鲁棒性；
3.具有较高的精度；
4.提供较好的适应性和灵活性。
结论
本文介绍了GPC算法在CFB锅炉SNCR烟气脱硝系统中的应用。虽然这个系统存在许多困难和挑战，但是GPC算法通过其稳定性和可靠性成为了一个有效的控制算法。最终，将GPC算法应用于真实的CFB锅炉SNCR烟气脱硝系统中，可以更好地控制NOx的排放并保持环境的清洁。