【摘要】：為了應(yīng)對火力發(fā)電帶來的環(huán)境問題,研究燃燒優(yōu)化,預(yù)測并降低燃燒過程中產(chǎn)生的污染物就顯得尤為重要。雖然基于傳統(tǒng)的熱工過程參數(shù)建立的NO_x預(yù)測算法已經(jīng)取得一些成效,但是在預(yù)測精度上仍舊有所欠缺。隨著爐膛火焰可視化檢測技術(shù)的興起,火焰自由基作為燃燒過程的中間產(chǎn)物正逐漸受到關(guān)注,本文基于火焰自由基的圖像特征和機器學(xué)習(xí)算法,圍繞NO_x預(yù)測算法設(shè)計這個主題從以下幾個方面開展研究:1、在研究Zernike矩的特性的基礎(chǔ)上,提出了基于Zernike矩和最小二乘支持向量回歸(Least Square Support Vector Regression,LSSVR)的NO_x預(yù)測算法:基于Zernike矩設(shè)計火焰自由基圖像的特征提取算法,使用LSSVR建立圖像特征與NO_x排放之間的非線性關(guān)系;以最小化預(yù)測模型的均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)為目標(biāo),通過優(yōu)化Zernike矩的階數(shù)取值來調(diào)整圖像特征提取過程和獲取的圖像特征的具體形式,進(jìn)而改善預(yù)測算法精度。之后分析圖像特征的可變性對NO_x預(yù)測結(jié)果的影響,說明采取優(yōu)化圖像特征結(jié)構(gòu)這一策略的NO_x預(yù)測算法可以獲取較為精確的結(jié)果。2、針對Zernike矩的階數(shù)取值范圍過窄這一不足,使用輪廓波變換獲取的分解系數(shù)用于描述火焰自由基圖像,通過最佳M值逼近和零樹掃描結(jié)構(gòu)設(shè)計了一類新的具有可變性的圖像特征,并提出基于輪廓波分解系數(shù)和LSSVR的NO_x預(yù)測算法:以最小化預(yù)測模型的RMSE值為目標(biāo),通過優(yōu)化輪廓波分解系數(shù)的保留個數(shù)來降低預(yù)測模型的RMSE值;相較于Zernike矩的階數(shù)取值,輪廓波分解系數(shù)的保留個數(shù)可以提供更大的搜索空間。預(yù)測結(jié)果也再次驗證了通過優(yōu)化圖像特征結(jié)構(gòu)可以改善算法精度。3、通過研究輪廓波變換獲取的多尺度框架,提出了將優(yōu)化圖像分解結(jié)構(gòu)這一過程融入NO_x預(yù)測算法的思路,設(shè)計了基于輪廓波變換的多尺度框架,Zernike矩和LSSVR的NO_x預(yù)測算法:以最小化預(yù)測模型的RMSE值為目標(biāo),通過優(yōu)化輪廓波變換獲取的多尺度框架中方向子帶的個數(shù),達(dá)到降低RMSE值的目的。預(yù)測結(jié)果說明將圖像分解結(jié)構(gòu)用于設(shè)計NO_x預(yù)測算法是可行的,通過優(yōu)化圖像的分解結(jié)構(gòu),可以改善預(yù)測算法的精度。4、針對輪廓波的多尺度框架作為圖像分解結(jié)構(gòu)時預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)偏差的問題,基于非負(fù)矩陣分解理論設(shè)計了新的圖像分解結(jié)構(gòu),提出了基于非負(fù)矩陣分解,Zernike矩和LSSVR的NO_x預(yù)測算法:以最小化預(yù)測模型的RMSE值為目標(biāo),通過優(yōu)化圖像分解結(jié)構(gòu)中的獨立分量個數(shù),達(dá)到降低RMSE值的目的。預(yù)測結(jié)果再次說明圖像分解結(jié)構(gòu)用于設(shè)計NO_x預(yù)測算法的可行性和優(yōu)點。5、通過研究深度學(xué)習(xí)理論,提出了基于深度降噪自動編碼網(wǎng)絡(luò)的NO_x預(yù)測算法:采用深度自動編碼網(wǎng)絡(luò)對不同種類的火焰自由基圖像進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和特征融合,通過前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對用于特征融合的深度自動編碼網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)。相較之前提出的預(yù)測算法,基于深度學(xué)習(xí)理論設(shè)計的預(yù)測算法在預(yù)測精度上具有顯著優(yōu)勢;但是多個深度降噪自動編碼網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的學(xué)習(xí)框架過于復(fù)雜,特征學(xué)習(xí)的過程較為耗時。針對這一不足,設(shè)計了基于深度玻爾茲曼機和集成LSSVR模型的NO_x預(yù)測算法:深度玻爾茲曼機模型進(jìn)行快速的圖像特征學(xué)習(xí),集成LSSVR框架用于降低特征學(xué)習(xí)框架簡化后的影響。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：X773

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本文編號：2271253