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      基于稀疏表示的火電廠煙氣光譜定量分析方法

      文檔序號(hào):9488164閱讀:402來源:國知局
      基于稀疏表示的火電廠煙氣光譜定量分析方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001] 本發(fā)明涉及火力發(fā)電廠煙氣成分定量分析,具體涉及一種基于稀疏表示的火電廠 煙氣光譜定量分析方法。 技術(shù)背景
      [0002] 在我國,80%以上的能源供應(yīng)來自火力發(fā)電廠,然而在煤炭的燃燒過程中會(huì)產(chǎn)生 大量的二氧化硫、一氧化氮等有害氣體。如果脫硫等工藝水準(zhǔn)不達(dá)標(biāo),使這些有害氣體排放 到大氣中,將給大氣環(huán)境帶來嚴(yán)重污染,進(jìn)一步還可能對生態(tài)環(huán)境造成不可逆的破壞,給人 類自身發(fā)展與生存帶來隱患。因此,對于火力發(fā)電廠所排放的煙氣成分進(jìn)行定量分析可以 反映出其可能對環(huán)境造成的影響程度,為控制和治理污染提供依據(jù),并且對于節(jié)能減排具 有十分重要的意義。
      [0003] 傳統(tǒng)的煙氣成分測定都是通過定期的化學(xué)實(shí)驗(yàn)來完成,由于燃料燃燒是一個(gè)快速 過程,定期的化學(xué)實(shí)驗(yàn)檢測速度慢且實(shí)驗(yàn)步驟繁瑣,有著耗時(shí)長、操作復(fù)雜、反應(yīng)速度慢、誤 報(bào)率高、儀器使用壽命短等缺點(diǎn),應(yīng)用于火力發(fā)電廠這種大型工業(yè)環(huán)境的效果不佳,無法滿 足煙氣排放連續(xù)監(jiān)測的要求。
      [0004] 光譜技術(shù)是一種高效快速的化學(xué)物質(zhì)定量檢測方法,它是根據(jù)物質(zhì)的特征光譜來 鑒別其中化學(xué)組成和相對含量,可用于實(shí)現(xiàn)對火力發(fā)電廠煙氣的成分預(yù)測。支持向量機(jī)是 光譜定量分析的常用方法之一。支持向量機(jī)是利用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間來建立模 型,并引入了松弛系數(shù)以及懲罰系數(shù)兩個(gè)參變量對回歸模型進(jìn)行修正。但是支持向量機(jī)的 兩個(gè)修正參數(shù)均需要根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選擇,缺乏一定的理論基礎(chǔ)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前在 光譜分析中應(yīng)用很廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一,它是一種按照誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄟM(jìn)行訓(xùn)練的多層前 饋網(wǎng)絡(luò)。但是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如同一個(gè)"黑盒",如果用于煙氣定量分析,不能得到清晰可 讀的模型結(jié)構(gòu)。偏最小二乘法(PartialLeastSquares,PLS)也是光譜定量分析的常用方法 之一,它對自變量中的信息進(jìn)行綜合篩選,從中選取若干具有最佳解釋能力的潛變量用于 回歸建模。由于它通過可以解決自變量間多重相關(guān)性來提高回歸模型的準(zhǔn)確性,所以得到 廣泛應(yīng)用。但是,光譜數(shù)據(jù)比較復(fù)雜,不易建模,如果只用偏最小二乘法進(jìn)行建模會(huì)導(dǎo)致所 建模型的預(yù)測精度較低。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0005] 為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的不足,本發(fā)明的目的在于提供一種基于稀疏表示的 火電廠煙氣光譜定量分析方法,并采用集群計(jì)算提高數(shù)據(jù)的處理速度,實(shí)現(xiàn)對煙氣光譜數(shù) 據(jù)的定量分析,預(yù)測煙氣成分的含量。
      [0006] 為了達(dá)到上述目的,本發(fā)明所采取的技術(shù)方案是:
      [0007] -種基于稀疏表示的火電廠煙氣光譜定量分析方法,首先通過基于超完備字典稀 疏分解的稀疏表示算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到數(shù)據(jù)的字典D,然后通過進(jìn)行PLS建模對字典 D進(jìn)行分析得到煙氣成分預(yù)測結(jié)果,具體步驟如下:
      [0008] 步驟1:首先采集火力發(fā)電廠煙氣光譜數(shù)據(jù),構(gòu)成光譜數(shù)據(jù)集LNMn1},光譜數(shù)據(jù)集 LNX(n1}中包含N個(gè)樣本,每個(gè)樣本的維數(shù)即波長變量的個(gè)數(shù)為n-1維;然后再單獨(dú)測出每 個(gè)樣本所對應(yīng)的煙氣成分濃度值,構(gòu)成濃度數(shù)據(jù)集ΚΝΧ1;光譜數(shù)據(jù)集LΝχ(η1}和濃度數(shù)據(jù)集 ΚΝΧ1共同組成原始數(shù)據(jù)集SΝΧη;
      [0009]步驟2 :初始化字典D :首先在原始數(shù)據(jù)集SNXn中選取前m個(gè)樣本,組成矩陣D'ηΧηι, 然后對矩陣D'nXJi行歸一化處理,得到初始字典1:
      [0010] 步驟3:固定初始字典使用正交匹配追蹤算法近似計(jì)算式(1)所示目標(biāo)方 程,得到每個(gè)樣本si的稀疏表示系數(shù)向量Xl,從而得到原始數(shù)據(jù)集SNXn的稀疏表示的系數(shù) 矩陣X;
      [0012] 其中:1為最大非零個(gè)數(shù);
      [0013] 步驟4:對初始字典進(jìn)行逐列更新,設(shè)列號(hào)j=l,2,...,m;假設(shè) 將要更新字典的第j個(gè)原子d,,系數(shù)矩陣X中士相應(yīng)的第j行為定義集合 7/廣{/11U#0丨為用到士所有信號(hào)集合{sJ的索引所構(gòu)成的集合,即<(/)# 0的 點(diǎn)的索引值;
      [0014] 步驟5:通過式⑵計(jì)算去掉第j個(gè)原子d,的成分在所有N個(gè)樣本中造成的誤差 矩陣Ej;
      [0016] 其中:SNXnT為原始數(shù)據(jù)集SNXn的轉(zhuǎn)置矩陣;da為第a個(gè)原子; < 為第a個(gè)原子對 應(yīng)的系數(shù);
      [0017] 步驟6 :定義變換矩陣φ為NX|η」矩陣,它在(nHi},i)處的值都為1, 其它點(diǎn)為ο;定義變換后的誤差矩陣<=&Φ;、系數(shù)矩陣為彳=兮Φ/、數(shù)據(jù)庫矩陣為 < =,則三者分別為Ερ彳、SNXn>去掉零輸入后的收縮結(jié)果;
      [0018] 步驟7:變換后的誤差矩陣£·/做奇異值分解即SVD分解,則=£/ΔΡ,其中:U 和V為酉矩陣,VTS酉矩陣V的轉(zhuǎn)置矩陣,Δ為對角矩陣;令新原子為士的更新結(jié)果;同 時(shí),用V的第一列和Δ(1,1)的乘積更新xf;
      [0019] 步驟8:重復(fù)步驟4-7,直到完成對初始字典的逐列更新,得到新字典?·,
      [0020] 步驟9 :用新字典做稀疏分解,并判斷是否達(dá)到既定的迭代次數(shù),如果沒有 達(dá)到,則使用新字典重復(fù)步驟3-9,如果達(dá)到了,則停止迭代;得到最終字典DnXni;
      [0021] 步驟10 :首先通過留一法交叉檢驗(yàn)確定最佳隱變量個(gè)數(shù)L,然后根據(jù)最終字典DnXni 和最佳隱變量個(gè)數(shù)L,進(jìn)行PLS建模,得到煙氣成分濃度預(yù)測模型:
      [0022] Cp=T*B
      [0023] 其中,Cp為煙氣成分濃度的預(yù)測值,T為待分析光譜數(shù)據(jù)集,B為系數(shù)矩陣;
      [0024] 將新采樣的煙氣光譜數(shù)據(jù)帶入此模型,即能夠預(yù)測煙氣成分濃度。
      [0025] 所述的火電廠煙氣光譜定量分析方法采用基于FPGA的線陣CCD光譜信息采集系 統(tǒng),并對相關(guān)成分在各個(gè)波長的光譜吸收率進(jìn)行測量采集;此方法還采用基于spark的集 群計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。
      [0026] 本發(fā)明從現(xiàn)場記錄數(shù)據(jù)出發(fā),根據(jù)火力發(fā)電廠煙氣樣本的光譜數(shù)據(jù)建立煙氣成分 預(yù)測模型,并對模型進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)對煙氣成分濃度的準(zhǔn)確預(yù)測,從而對火力發(fā)電廠排放煙 氣進(jìn)行濃度檢測與分析,為防止大氣污染提供保障,并且在此基礎(chǔ)上調(diào)節(jié)煤炭的燃燒狀況 來提高生產(chǎn)效率,實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排。
      【附圖說明】
      [0027] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例光譜數(shù)據(jù)集L146X113的光譜圖。
      [0028] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例光譜數(shù)據(jù)集T37X113的光譜圖。
      【具體實(shí)施方式】
      [0029] 下面結(jié)合火力發(fā)電廠煙氣中的一氧化氮成分為實(shí)例對本發(fā)明作更詳細(xì)的說明。
      [0030] 本發(fā)明是基于稀疏表示的火電廠煙氣光譜定量分析方法,步驟如下:
      [0031] 步驟1 :首先采集火力發(fā)電廠煙氣光譜數(shù)據(jù),構(gòu)成光譜數(shù)據(jù)集L146X113,測量光譜的 波長范圍為28nm-253nm,光譜數(shù)據(jù)集L146X113中包含146個(gè)樣本,每個(gè)樣本的維數(shù)即波長 變量的個(gè)數(shù)為113維;然后再單獨(dú)測出每個(gè)樣本所對應(yīng)的一氧化氮濃度值,構(gòu)成濃度數(shù)據(jù) 集K146X1;光譜數(shù)據(jù)集L146X113和濃度數(shù)據(jù)集K146X1共同組成原始數(shù)據(jù)集S146X114,光譜數(shù)據(jù)集 L146X113的光譜圖如
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