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摘要
针对垃圾焚烧锅炉因燃烧调控滞后而面临的主蒸汽温度波动的问题，该文提出一种基于分散控制系统(distributed control system,DCS)数据与燃烧图像的主汽温未来6min变化趋势的预测建模方法。首先，采集相关的DCS运行数据和燃烧图像并提取图像的谱范数特征；然后，利用互信息和条件互信息算法筛选出与主汽温高相关、变量间低冗余的DCS特征变量；然后，基于互信息算法对DCS特征变量和图像特征进行时延估计，剔除滞后特征变量并对超前特征变量进行时延补偿；最后，将DCS特征变量和图像特征作为输入，建立长短期记忆网络预测模型。结果表明：整体预测均方根误差(root mean square error,RMSE)为1.4722，且前2min的预测RMSE低至0.61；时延补偿和图像的加入可有效降低预测误差，考虑时延补偿的模型预测RMSE降低了22.61%，结合图像输入的模型预测RMSE降低了11.79%。可知，所提模型预测效果良好，可为生产调控提供参考。
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