Алгоритм адаптивной фильтрации LMS с переменными шагами для основных параметров системы очистки дымовых газов SCR
摘要
Для повышения отношения сигнал/шум при идентификации онлайн-данных системы селективной каталитической редукции (SCR) очистки дымовых газов в данной статье использовались различные методы адаптивной фильтрации с переменными шагами. Фильтрация данных по системе очистки дымовых газов SCR на месте проводилась с использованием трех наиболее представительных методов адаптивной фильтрации с переменными шагами на различных частотах среза для концентрации массы NOx на входе и выходе системы, а также для расхода аммиака. Было проведено сравнение отфильтрованных данных с исходными данными и проверка трех методов. Результаты показывают, что, несмотря на длительное время итерации для метода автокорреляционной матрицы с переменными шагами, он обладает очень хорошей устойчивостью; при частоте среза 0,9 отфильтрованные данные демонстрируют наилучшую комбинированную эффективность.
关键词
SCR; очистка дымовых газов; отношение сигнал/шум; отфильтрованные данные; переменные шаги; наименьший квадрат средний; автокорреляционная матрица; онлайн-идентификация