【摘 要】
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常规PID对时变、时滞的选择性催化还原脱硝技术(SCR)脱硝系统控制效果不佳,难以满足环保排放要求,因此提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络滚动预测的串级预测控制策略。
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常规PID对时变、时滞的选择性催化还原脱硝技术(SCR)脱硝系统控制效果不佳,难以满足环保排放要求,因此提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络滚动预测的串级预测控制策略。将LSTM网络预测输出作为下一时刻输入数据,建立能自动微调的SCR系统模型;将LSTM网络与预测控制方法相结合应用于SCR喷氨优化控制中,并在此优化控制方案基础上加入PID控制,建立喷氨量串级预测控制系统。仿真结果表明:该控制策略对于SCR系统具有调节速度快、动态控制性能好等优点,且能克服模型失配的影响。
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