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基于粒子群优化的选择性催化还原脱硝控制系统仿真 被引量:10

Simulation and Optimization of SCR Flue Gas Denitrification Automatic Control System Based on PSO Algorithm
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摘要 以烟气脱硝系统为控制对象,在传统脱硝控制策略基础上设计了出口NOx浓度控制策略,该控制策略可以更加有效地对控制对象进行监视,节省喷氨量。选择性催化还原脱硝控制系统具有大惯性、大迟延特性,使用粒子群算法对该系统进行优化,可以有效抑制内扰,较快实现系统的稳定,较好的满足了控制的要求,具有良好的通用性和实用性。 The automatic control system of flue gas denitrification which is taken as control object,has presented in this paper. The paper has designed the control strategy of outlet NOx concentration,this strategy can monitor the system efficiently,and reduce the injection of ammonia.The system of SCR flue gas denitrification has big inertia and big delay. The system was optimized by PSO algorithm in this paper can restrain internal disturbance efficient-ly and stabilize system more quickly. Optimization meets the demand of control and has excellent commonality and practicality.
作者 王瑾 董泽
出处 《电力科学与工程》 2014年第3期25-28,共4页 Electric Power Science and Engineering
基金 中央高校基本科研业务费资助项目(13ZD15)
关键词 SCR脱硝控制 出口NOx浓度控制 PSO算法 优化控制 SCR flue gas denitrification control outlet NOx concentration control PSO algorithm optimization
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