基于RBF神经网络的锅炉汽包水位软测量初探.docx

基于最小二乘算法的汽包水位软测量初探华北电力大学自动化卓越班结课论文汽包水位是电站锅炉运行的重要参数汽包水位控制的好坏直接影响到火电厂运行的安全稳定与经济性.热工系统往往表现出非线性和不确定性难以建立精确的数学模型.以汽包水位为对象结合机理分析确定原始变量作为神经网络的输入通过K均值聚类法和梯度下降法实现了网络的学习功能并最终建立了基于最小二乘算法的软测量模型.阐述了最小二乘算法在汽包水位测量中的建模与应用.仿真实验证明该模型具有简单易行精度高训练时间短运算速度快的特点为汽包水位提供了一种新的方法2013潘浩自动实11012013/12/31星期二基于最小二乘算法的锅炉汽包水位软测量初探潘浩(华北电力大学自动化系2011级201102030117)摘要:汽包水位是电站锅炉运行的重要参数汽包水位控制的好坏直接影响到火电厂运行的安全稳定和经济性.热工系统往往表现出非线性和不确定性难以建立精确的数学模型.以汽包水位为对象结合机理分析确定原始变量作为神经网络的输入通过K值聚类法和梯度下降法实现了网络的学习功能并最终建立了基于最小二乘算法的软测量模型.阐述了最小二乘算法在汽包水位中的建模与应用.仿真实验证明该模型具有简单易行精度高训练时间短运算速度快的特点为测量汽包水位提供了一种新的方法.关键词:软测量;最小二乘算法;Primarydiscussiononsoft-sensorofwaterlevelofboilerdrumbasedonRBFneuralnetworkPANHao(NorthChinaElectricPowerUniversityDeptofAutomationGenerationof2011201102030117)Abstract:Drumlevelisanimportantparametertoruntheutilityboilersteamdrumlevelcontrolhasadirectimpactontheoperationofthermalpowerplantsecuritystabilityandeconomy.ThermalsystemsoftenexhibitnonlinearityanduncertaintyitisdifficulttoestablishaprecisemathematicalmodelwithdrumlevelfortheobjectcombiningmechanismanalysistodeterminetheoriginalvariablesasinputstotheneuralnetworkthedescenttoachieveanetworkoflearningthroughK-valueclusteringandgradientandeventuallyestablishedbasedonLeast-squaresalgorithmsoftmeasurementmodelthispaperexpoundstheRBFneuralnetworkmodelingandapplicationofthedrumlevelsimulationresultsshowthatthemodelhasasimplehighaccuracytrainingtimeisshortfastspeedcharacteristicsdrumlevelmeasurementprovidesanewmethod.Keywords:Softmeasurement;Least-squaresalgorithm;目录第一章绪论31.1软测量简介31.1.1概述31.1.2组成部分31.1.3特点41.2课题现状41.2.1软测量技术的研究现状41.2.2软测量模型的建模方法71.2.3软测量技术建模方法的研究展望91.2.4汽包水位测量系统概述101.2.5本文的主要内容11第二章数据处理采集与数据处理方法132.1数据的采集132.2数据的处理方法142.2.1傅立叶变换142.2.2小波变换15简介152历史153小波分析164解释165应用17绪论1.1软测量简介1.1.1概述软测量的基本思想是把自动控制理论与生产过程知识有机的结合起来应用计算机技术对难以测量或者暂时不能测量的重要变量选择另外一些容易测量的变量通过构成某种数学关系来推断或者估计以软件来替代硬件的功能。应用软测量