基于压缩感知最小二乘支持向量机的NOx软测量模型A soft sensor model for NOx concentration based on CS-LSSVM
丁续达,刘潇,金秀章
摘要(Abstract)：
提出了一种基于压缩感知(CS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)构成的压缩感知最小二乘支持向量机(CS-LSSVM)软测量模型,用于预测烟气中的NOx质量浓度。利用压缩感知理论中的最小二乘匹配追踪算法(LS-OMP)对LSSVM在建模过程中的映射矩阵进行压缩,采用压缩后的稀疏映射矩阵直接建立CS-LSSVM软测量模型。与传统LSSVM模型相比,本模型通过稀疏映射矩阵,降低了运算成本的同时提高了模型的计算速度;与传统稀疏化LSSVM(Sparse-LSSVM)模型相比,LSSVM模型仍需要在建模后不断稀疏新输入的支持向量,本文CS-LSSVM模型仅通过在建模过程中一次性压缩,降低了运算成本的同时提高了软测量精度,将该模型用于电厂燃煤锅炉NOx排放的软测量中,现场数据仿真结果表明,用本文提出的方法以50%的支持向量就能达到很好的表现能力,为现场NOx的在线软测量提供了数据支持。
关键词(KeyWords)： 预测控制;压缩感知;软测量;最小二乘支持向量机;NOx排放;稀疏化
基金项目(Foundation):
作者(Author): 丁续达,刘潇,金秀章
DOI: 10.19666/j.rlfd.201808139