석유 정제, 화학, 공장 등에서는 다양한 요인들이 탈황 효율에 영향을 미치며, 서로 연관성을 가지기 때문에 실시간으로 탈황 효율을 감시하기 어렵고 측정 결과가 정확하지 않습니다. 본 논문에서는 특정 발전소의 DCS로부터 수집한 습식 탈황 시스템의 원시 데이터를 기반으로하기 위해 T-S 퍼지 신경망을 사용하여 탈황 효율 예측 모델을 구축하고, MATLAB 플랫폼에서 훈련 및 검증하여 상당히 정확한 탈황 효율 예측 모델을 얻었습니다. 모델 유효성 검사 결과, T-S 퍼지 신경망 모델을 사용하여 탈황 효율을 예측하면 85%의 샘플점은 상대 오류가 -1.0%에서 0.5% 범위 내에 분포하며 최대 오차가 1.5%를 초과하지 않음을 보여주어 이 모델의 예측 정확도가 높고 실제 산업 요구를 충족할 수 있음을 나타냅니다.

습식 탈황; 탈황 효율; T-S 퍼지 신경망; 예측 모델; MATLAB