火电厂CO2捕集系统的LSSVM-Hammerstein建模方法

作者：杨得金; 林江帆; 潘蕾^*; 吴啸; 沈炯

来源：工程热物理学报, 2019, 40(12): 2751-2756.

• 最小二乘支持向量机
• 燃烧后CO2捕集系统
• Hammerstein模型
• 辨识

针对火电厂燃烧后CO2捕集过程的强非线性及大惯性等动态特性,研究准确性高的建模方法是系统优化设计的前提,本文从控制角度研究CO2捕集系统的非线性动态辨识建模方法。首先介绍火电厂CO2捕集系统工作原理,将系统抽象为二输入二输出的受控对象;然后采用基于最小二乘支持向量机的Hammerstein模型(LSSVM-Hammerstein)辨识方法,将CO2捕集系统表示为静态LSSVM模型与动态线性模型的组合。辨识结果表明该模型有很高的辨识精度和泛化能力,能精确描述CO2捕集系统非线性动态特性,为后续研究先进控制算法提供仿真平台和设计依据。

• 单位
  东南大学; 远景能源（江苏）有限公司