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논문 기본정보
Research of Method of Integrating Soft Measurement for Flue Gas Oxygen Content
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 系統倣眞學報 = Journal of system simulation |
| ISSN | 1004-731x, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | QIN, Cui-cui,JIA, Li |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2014-01-01 |
| 초록 | 연도 가스 중의 산소 함량은 압입 및 유인 통풍 조절 시스템 중의 중요한 파라미터이며 보일러(boiler) 연소 과정의 공기-석탄 비율(air coal ratio)을 직접 반영하고 있는바 보일러 연소의 최적화에 대해 매우 중요한 의미를 가지고 있다. 본 논문에서는 화력 발전소(thermal power plant) 연도 가스 중의 산소 함량의 소프트 측정(soft measurement) 문제를 해결하고자 새로운 통합 소프트 측정 방법을 제출하였다. 유사성 기준을 기반으로 하고 현재 작업 조건의 유사성 샘플 세트를 온라인 선택하여 각각 확률 밀도 함수 기준에 기반한 온라인 이동 적시 학습 소프트 측정 모델과 신경 퍼지 소프트 측정 모델을 구축하였다. 이를 토대로 하고 가중 통합(weighted integrated) 방법을 이용하여 위의 단일 모델을 통합하였으며 입자 군집 최적화 알고리즘(particle swarm optimization algorithm)을 통하여 최적 가중치를 구하였다. 마지막으로 통합 소프트 측정 모델을 화력 발전소 연도 가수 중의 산소 함량에 대한 측정에 적용하였다. 시뮬레이션 결과, 제출된 통합 소프트 측정 모델은 비교적 높은 예측 정확도를 가지고 있었다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=NART75838365 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | flue gas oxygen content,soft measurement method,neural fuzzy model,just-in-time learning model,probability density function,연도 가스 중 산소 함량,소프트 측정,신경 퍼지 모델,적시 학습,확률 밀도 함수 |