控制与决策

作者：丁晨曦,严爱军,王殿辉

单位：北京工业大学 信息学部,北京 100124;数字社区教育部工程研究中心,北京 100124,,北京工业大学 信息学部,北京 100124;数字社区教育部工程研究中心,北京 100124;城市轨道交通北京实验室,北京 100124,,中国矿业大学 人工智能研究院,江苏 徐州 221116;东北大学 流程工业综合自动化国家重点实验室,沈阳 110004;拉筹伯大学 计算机科学与信息技术系,墨尔本 VIC 3086,

关键词：垃圾焚烧;优化设定;案例推理;随机配置网络;智能补偿;评价与学习

基金：国家自然科学基金项目(61873009,62073006)；北京市自然科学基金项目(4212032)；国家重点研发计划项目(2018AAA010030).

垃圾焚烧过程二次风量通常是依据人工经验设定,具有主观随意性,使污染物排放浓度不达标.针对此问题,提出一种二次风量智能优化设定方法.首先,建立二次风量的案例推理预设定模型、设定值的评价与学习模型;其次,建立工艺指标的随机配置网络预测模型;接着,建立基于径向基神经网络自学习模糊推理的智能补偿模型;最后,将二次风量预设定模型、工艺指标预测模型、智能补偿模型以及设定值的评价与学习模型有机集成,设计二次风量智能优化设定方法的结构与功能,并给出算法实现.采用某垃圾焚烧厂历史数据进行实验,结果表明,所提方法获得的二次风量设定值波动程度更小,按此设定值运行的控制系统可以减少污染物排放浓度,促进垃圾焚烧过程运行优化目标的实现.

来源：2024年第1期

《控制与决策》期刊编辑部

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