資料介紹
目前,國內外大型火電機組較多采用直吹式制粉系統(tǒng)。由于雙進雙出鋼球磨煤機的煤種適應性強、可靠性高等優(yōu)點,使其較多的應用于我國南方大部分地區(qū)。雙進雙出鋼球磨直吹式制粉系統(tǒng)是大滯后、多變量、強非線性系統(tǒng),其制粉出力較難直接測量,且很難建立其精確的數(shù)學模型。近年來出現(xiàn)的支持向量機(support vector machine , SVM)是系統(tǒng)回歸辨識的強有力工具,并且已有基于 SVM 的 NMPC(非線性模型預測控制)研究。標準的支持向量機是一個有約束的二次規(guī)劃問題,并且約束數(shù)目等于樣本數(shù)量,導致訓練消耗時間較長, 不利于實現(xiàn)在線控制。為提高 SVM 的訓練效率,Suykens 改變了標準 SVM 的約束條件和風險函數(shù),導出了最小二乘支持向量機 (least squares support vector machine,LS-SVM)。但 LS-SVM 又引入了新的缺陷——喪失了“稀疏性”,每一個樣本數(shù)據(jù)都出現(xiàn)在回歸模型中,使模型結構復雜,運算量增加。
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