【摘 要】
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SO2的脱硫率是电站湿式石灰石/石膏脱硫系统脱硫效率的关键。为保证较高的脱硫效率,吸收塔内浆液pH的控制是其中最重要的控制参数之一。采用递推遗忘因子最小二乘法(REFLS),
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SO2的脱硫率是电站湿式石灰石/石膏脱硫系统脱硫效率的关键。为保证较高的脱硫效率,吸收塔内浆液pH的控制是其中最重要的控制参数之一。采用递推遗忘因子最小二乘法(REFLS),用于神经网络在线学习,并结合广义预测控制(GPC)方法应用到吸收塔浆液pH值控制中。仿真结果表明,采用基于神经网络的非线性系统广义预测控制(NNGPC),系统的输出能很好地跟踪设定值,可以满足系统实时控制要求,在工程实践上具有较强的实用性。
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