[发明专利]一种基于LSSVM及在线更新的电站锅炉烟气软测量系统

权利要求书

1.一种基于LSSVM及在线更新的电站锅炉烟气软测量系统，其特征在于，所述软测量系统包括模型预测子系统、性能检测子系统和模型更新子系统，所述模型预测子系统连接至性能预测子系统，所述性能预测子系统连接至模型更新子系统，所述模型更新子系统反馈至模型预测子系统，其中模型预测子系统包括LSSVM模型建立单元和烟气成分含量预测单元；性能检测子系统包括样本预测误差计算单元和预测误差判断单元；模型更新子系统包括最近样本点选取单元、更新类型判定单元、特征矩阵更新单元、软测量模型更新单元。

2.根据权利要求1所述的软测量系统，其特征在于，

所述LSSVM模型建立单元，用于收集初始训练样本来构建LSSVM模型；

所述烟气成分含量预测单元，利用此模型对烟气成分含量进行预测；

所述样本预测误差计算单元，用于当实际的烟气成分含量的传感器测量值y_q采集到后，计算样本(x_q,y_q)的预测误差Er；

所述预测误差判断单元，用于判断预测误差：若Er>Δ，Δ为误差阈值，则进入最近样本点选取单元；否则需要判断判断测试样本是否结束，若结束则系统运行结束，否则进入烟气成分含量预测单元；

所述最近样本点选取单元，用于从历史运行数据中选取距新采样样本(x_q,y_q)最近的样本点(x_k,y_k)，其中

所述更新类型判定单元，根据新采样样本(x_q,y_q)与其最近的样本(x_k,y_k)之间的距离进行判断并确定更新类型；

所述特征矩阵更新单元，根据确定的更新类型，对LSSVM模型建立单元获得的初始LSSVM模型进行增量更新，即对特征矩阵H^-1的计算更新；

所述软测量模型更新单元，用于将求得的新的模型的特征矩阵H^-1计算得到相应的模型参数α和b，实现对烟气软测量模型h(x)的更新，再利用新的模型对烟气成分含量进行预测。

3.根据权利要求2所述的软测量系统，其特征在于，构建LSSVM模型具体是：通过传感器测量发电机功率、各磨煤机给煤量、各磨煤机入口一次风量、各层二次风和燃尽风风门开度信号，并将测量值存入DCS历史数据库中；选择上述测量值作为软测量模型的输入变量，要预测的烟气成分含量作为模型的输出变量，从历史运行数据库中选取覆盖范围大且具有代表性的若干段工况作为初始训练样本，记为其中x_i∈R^p表示第i组输入样本，对应于测量的发电机功率、各磨煤机给煤量、各磨煤机入口一次风量、各层二次风和燃尽风风门开度，y_i∈R为第i组输出样本，对应于烟气成分的含量，p为输入变量个数，n为样本数量，并构建LSSVM模型。

4.根据权利要求2所述的软测量系统，其特征在于，对烟气成分含量进行预测具体是：将传感器新测得的发电机功率、各磨煤机给煤量、各磨煤机入口一次风量、各层二次风和燃尽风风门开度数据作为输入变量x_q，代入初始的烟气含量的软测量LSSVM模型公式：得到烟气成分含量的软测量值其中核函数选取为高斯径向基函数σ为核函数参数，h(x)为烟气成分含量的预测值。

5.根据权利要求4所述的软测量系统，其特征在于，其中预测误差Er的计算如下：Er=|y^q-yqyq|×100%.]]>