典型文献
基于MIV-RBF神经网络的主蒸汽流量软测量方法
文献摘要：
在城市固体废弃物焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程中,主蒸汽流量对锅炉机组运行状况、性能监测、过程控制起着至关重要的作用.针对主蒸汽流量难以实时检测的问题,提出了一种基于平均影响值(mean impact value,MIV)和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的主蒸汽流量软测量方法.首先,根据实际生产过程中锅炉的工艺特点,基于机理及经验知识选取与主蒸汽流量相关的变量;然后,采用MIV算法进行特征选择,确定软测量模型的辅助变量;最后,通过RBF神经网络建立主蒸汽流量软测量智能模型.实验结果表明,建立的MIV-RBF软测量模型能实时精准地检测主蒸汽流量,验证了所提方法的有效性和可行性.
文献关键词：
城市固废焚烧;主蒸汽流量;软测量;平均影响值;径向基函数神经网络
中图分类号：
作者姓名：
孙剑;蒙西;乔俊飞
作者机构：
北京工业大学 信息学部,北京 100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124;智能感知与自主控制教育部工程研究中心,北京 100124;北京人工智能研究院,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]孙剑;蒙西;乔俊飞-.基于MIV-RBF神经网络的主蒸汽流量软测量方法)[J].控制工程,2022(10):1829-1834
A类：
B类：
MIV,RBF,主蒸汽流量,软测量方法,城市固体废弃物,municipal,solid,waste,incineration,MSWI,锅炉机组,机组运行,运行状况,性能监测,过程控制,实时检测,平均影响值,mean,impact,value,radial,basis,function,工艺特点,经验知识,特征选择,软测量模型,辅助变量,量智,智能模型,城市固废焚烧,径向基函数神经网络
AB值：
0.268668
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