Для решения проблем измерения содержания кислорода в дымовых газах электростанций, таких как высокие затраты и низкая точность измерений, на основе теории измерения содержания кислорода в дымовых газах была выбрана разумная вторичная переменная, введена машина опорных векторов (SVM) для построения программной модели измерения содержания кислорода, используя генетический алгоритм (GA) для оптимизации штрафного коэффициента модели и параметров ядра функции, а затем использовала лучшее значение для построения модели программного измерения содержания кислорода GA-SVM и сравнила результаты оптимизации параметров с использованием алгоритма роя частиц, а также метода поиска решетки, и проверила точность и обобщаемость модели. Результаты имитационного моделирования показывают, что генетический алгоритм более эффективен в поиске глобально оптимального решения, модель программного измерения содержания кислорода GA-SVM имеет ошибки в пределах ± 0,2%, относительная ошибка в пределах ± 4% и соответствует требованиям предсказания количества кислорода в дымовых газах котлов в разные нагрузки и временные интервалы, обеспечивая более точное измерение содержания кислорода в дымовых газах.

Количество кислорода в дымовых газах; Машина опорных векторов; Генетический алгоритм; Алгоритм роя частиц; Метод оптимизации решетки; Программная модель измерения