基于变量选择和POA-NARX的SNCR脱硝系统出口NO<sub><i>x</i></sub>浓度动态软测量模型
来源：动力工程学报杂志2025年第4期北京时间：
作者：赵征, 梁磊, 刘赛恒,
摘要：针对垃圾焚烧炉选择性非催化还原(SNCR)脱硝系统内部工况不稳定、影响出口NOx浓度因素多以及无法及时准确测量出口NOx浓度等问题,提出了一种基于变量选择和鹈鹕优化算法-非线性自回归(POA-NARX)的SNCR脱硝系统出口NOx浓度动态软测量模型。通过机理分析SNCR脱硝系统出口NOx浓度的影响因素,初筛特征变量;利用改进的快速相关过滤(FCBF)算法选择高相关变量,去除强冗余的变量;再利用数据趋势分析法和互信息算法进行迟延估计;最后利用鹈鹕优化算法确定最佳系统变量阶次,建立SNCR脱硝系统出口NOx浓度动态软测量模型。实验结果表明:经过变量筛选和时滞分析的NARX动态模型准确性显著提升; POA-NARX模型的预测效果明显优于其他他软测量模型。
关键词：垃圾焚烧炉,SNCR,快速相关过滤算法,NARX神经网络,鹈鹕优化算法,软测量,
