[发明专利]检测火电厂排放尾气中二氧化硫浓度的方法

权利要求书

1.一种检测火电厂排放尾气中二氧化硫浓度的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

S1：建立RBF结构；

S2：对目标火电厂排放尾气进行预处理，将预处理后的尾气输入铂膜传感器，获得所述铂膜传感器的输出值；

S3：从步骤S2中的预处理气体中提取大于1个的特征量，将所述特征量及所述传感器的输出值作为RBF接收的输入值，并将所述输入值输入至所述RBF结构获得二氧化硫的浓度值；

所述特征量包括从预处理后的火电厂尾气中提取的气体含水量、气体温度、气体粉尘颗粒和气体流量；

所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11：获取样本数据，所述样本数据包括训练样本和检测样本；所述样本数据包括从预处理后的火电厂尾气中提取的气体含水量、气体温度、气体粉尘颗粒、气体流量以及所述铂膜传感器的输出值；

S12：根据所述样本数据及目标输出，设计RBF结构，所述RBF结构包括输入层、隐藏层和输出层；

S13：对上述训练样本采用正交最小二乘法产生所述RBF结构的中心；

S14：所述RBF结构的激活函数为高斯函数，所述RBF结构的线性激励函数为purelin()，所述RBF结构的训练函数为newrb()；

S15：所述RBF结构的隐藏层至输出层之间神经元的连接权值采用最小均方误差法获得；

S16：将大于1组的训练样本依次分别输入至RBF结构进行训练，直至所述输出值的误差小于预设范围内；

S17：将所述检验样本输入步骤S16中训练后的RBF结构中，判断RBF结构的输出值的误差是否小于预设范围内，若是则训练完成，获得RBF结构；若否，则进入步骤S16。

2.根据权利要求1所述检测火电厂排放尾气中二氧化硫浓度的方法，其特征在于：所述RBF结构的神经元数量小于等于200。

3.根据权利要求1所述检测火电厂排放尾气中二氧化硫浓度的方法，其特征在于：所述训练样本组数大于等于60组且小于等于80组。

4.根据权利要求1所述检测火电厂排放尾气中二氧化硫浓度的方法，其特征在于：所述RBF结构不对输入数据进行归一化处理。

5.根据权利要求1所述检测火电厂排放尾气中二氧化硫浓度的方法，其特征在于：所述对目标火电厂排放尾气进行预处理为将进入铂膜传感器的尾气进行处理以保证气体到达所述铂膜传感器额定的敏感范围。

6.根据权利要求5所述检测火电厂排放尾气中二氧化硫浓度的方法，其特征在于：所述预处理包括泄压、降温、降尘和降速处理。