智能脫硝協(xié)同控制

￡目錄

第一部分智能脫硝原理剖析..................................................2

第二部分協(xié)同控制策略構(gòu)建..................................................7

第三部分模型優(yōu)化與算法研究...............................................14

第四部分?jǐn)?shù)據(jù)采集與處理技術(shù)...............................................20

第五部分系統(tǒng)性能評估方法.................................................24

第六部分控制策略適應(yīng)性分析...............................................30

第七部分實(shí)際應(yīng)用案例探討.................................................38

第八部分未來發(fā)展趨勢展望..................................................44

第一部分智能脫硝原理剖析

《智能脫硝協(xié)同控制》

智能脫硝原理剖析

脫硝技術(shù)在減少大氣污染物排放、保護(hù)環(huán)境方面起著至關(guān)重要的作用。

智能脫硝協(xié)同控制則是當(dāng)前脫硝領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢，它通過

綜合運(yùn)用多種先進(jìn)技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)脫硝過程的高效、穩(wěn)定和優(yōu)化控制。

下面將對智能脫硝的原理進(jìn)行深入剖析。

一、脫硝反應(yīng)機(jī)理

脫硝的主要反應(yīng)是將氮氧化物(NOx)還原為無害的氮?dú)?N2)和水

(H20)o常見的脫硝方法包括選擇性催化還原(SCR)和選擇性三、催

化還原(SNCR)o

SCR脫硝反應(yīng)通常在催化劑的作用下進(jìn)行，以氨氣(NH3)為還原劑。

在適宜的溫度范圍內(nèi)(一般為300℃^400℃),氨氣與NOx發(fā)生以下

反應(yīng)：

$4N0+4NH_3+0_2Mongrightarrow4N_2+6H_20$

$6N0_2+8NH_3Mongrightarrow7N_2+12H_20$

SNCR脫硝則是在沒有催化劑的情況下，通過將還原劑（一般為氨水

或尿素）噴入高溫爐膛內(nèi)，利用爐膛內(nèi)的高溫和適當(dāng)?shù)耐Ａ魰r(shí)間，使

還原劑與NOx發(fā)生反應(yīng)：

了解脫硝反應(yīng)機(jī)理對于設(shè)計(jì)合理的控制策略和優(yōu)化脫硝效果至關(guān)重

要。

二、影響脫硝效率的因素

脫硝效率受到多種因素的影響，主要包括以下幾個(gè)方面：

1.溫度

溫度是影響SCR脫硝效率的關(guān)鍵因素之一。適宜的反應(yīng)溫度范圍能

夠保證催化劑的活性和脫硝反應(yīng)的高效進(jìn)行。溫度過高或過低都會導(dǎo)

致脫硝效率下降。

2.氨氮比

氨氮比是指還原劑（氨氣）與NOx的摩爾比。保持合適的氨氮比可

以充分利用還原劑，提高脫硝效率。但過高的氨氮比會導(dǎo)致氨逃逸,

增加對環(huán)境的污染c

3.煙氣成分

煙氣中的氧氣含量、二氧化硫（S02）、粉塵等成分也會對脫硝效果產(chǎn)

生影響。氧氣不足會影響脫硝反應(yīng)的進(jìn)行，S02可能會與NH3發(fā)生

反應(yīng)生成硫酸筱，降低脫硝效率；粉塵的存在會堵塞催化劑或影響還

原劑的均勻分布。

4.反應(yīng)器結(jié)構(gòu)和布置

反應(yīng)器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、噴氨系統(tǒng)的布置等因素會影響還原劑在爐膛內(nèi)的

分布均勻性和反應(yīng)氣體的混合效果，從而影響脫硝效率。

三、智能脫硝協(xié)同控制的原理

智能脫硝協(xié)同控制基于對脫硝過程中各種參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分

析，采用先進(jìn)的控制算法和優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)脫硝系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行。其

主要原理包括以下幾個(gè)方面：

1.數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測

通過安裝各種傳感器和監(jiān)測設(shè)備，實(shí)時(shí)采集脫硝系統(tǒng)的溫度、壓力、

流量、NOx濃度、氨逃逸濃度等參數(shù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)為后續(xù)的控制和

優(yōu)化提供了基礎(chǔ)信息。

2.模型建立與仿真

基于采集到的參數(shù)數(shù)據(jù)和脫硝反應(yīng)機(jī)理，建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型或仿真

模型。模型可以模擬脫硝過程的動態(tài)特性，預(yù)測不同工況下的脫硝效

果和參數(shù)變化趨勢，為控制策略的制定提供依據(jù)。

3.控制算法應(yīng)用

采用先進(jìn)的控制算法，如模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、預(yù)測控制等，根

據(jù)脫硝系統(tǒng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)和目標(biāo)要求，實(shí)時(shí)調(diào)整還原劑的噴入量、溫度

控制參數(shù)等，以實(shí)現(xiàn)脫硝效率的最大化和穩(wěn)定性的提高。

例如，模糊控制可以根據(jù)NOx濃度、溫度等模糊變量的變化，自動

調(diào)整噴氨量，使脫稍過程在不同工況下都能保持較好的控制效果；神

經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制可以通過對大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立輸入輸出之間的映

射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對脫硝過程的智能控制；預(yù)測控制則可以根據(jù)未來的預(yù)

測模型，提前調(diào)整控制參數(shù)，以應(yīng)對可能出現(xiàn)的工況變化。

4.協(xié)同優(yōu)化與決策

將脫硝過程與其他相關(guān)系統(tǒng)（如燃燒系統(tǒng)、送引風(fēng)系統(tǒng)等）進(jìn)行協(xié)同

優(yōu)化，綜合考慮各系統(tǒng)之間的相互影響和優(yōu)化目標(biāo)，制定全局最優(yōu)的

控制策略和決策。通過協(xié)同優(yōu)化，可以提高整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)

定性，同時(shí)降低能源消耗和污染物排放。

5.自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力

智能脫硝系統(tǒng)具備自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。通過不斷地對運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行

分析和總結(jié)，系統(tǒng)可以自動調(diào)整控制參數(shù)和模型，適應(yīng)脫硝過程的變

化和優(yōu)化需求的不斷提高。這種自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力使得系統(tǒng)能夠在

長期運(yùn)行中不斷優(yōu)化性能，提高脫硝效率和穩(wěn)定性。

四、智能脫硝協(xié)同控制的優(yōu)勢

與傳統(tǒng)的脫硝控制相比，智能脫硝協(xié)同控制具有以下明顯的優(yōu)勢：

1.提高脫硝效率

能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測和調(diào)整脫硝過程中的關(guān)鍵參數(shù)，根據(jù)實(shí)際工況精確控制

還原劑的噴入量，最大限度地提高脫硝效率，減少氮氧化物的排放。

2.增強(qiáng)系統(tǒng)穩(wěn)定性

通過先進(jìn)的控制算法和協(xié)同優(yōu)化策略，能夠快速響應(yīng)系統(tǒng)的變化，保

持脫硝系統(tǒng)在各種工況下的穩(wěn)定運(yùn)行，降低系統(tǒng)的波動和故障風(fēng)險(xiǎn)。

3.優(yōu)化能源利用

協(xié)同優(yōu)化其他相關(guān)系統(tǒng)，能夠合理調(diào)整燃燒參數(shù)和送引風(fēng)等，提高能

源利用效率，降低系統(tǒng)的能耗。

4.降低運(yùn)行成本

智能控制能夠減少人工干預(yù)和誤操作，提高系統(tǒng)的自動化水平，降低

運(yùn)行人員的勞動強(qiáng)度和操作成本。

5.便于故障診斷與維護(hù)

實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)參數(shù)，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)脫硝系統(tǒng)中的故障和異常情況，提

前進(jìn)行預(yù)警和維護(hù)，減少因故障導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間和維修成本。

總之，智能脫硝協(xié)同控制通過綜合運(yùn)用多種技術(shù)手段，對脫硝過程進(jìn)

行精確控制和優(yōu)化，具有提高脫硝效率、增強(qiáng)系統(tǒng)穩(wěn)定性、優(yōu)化能源

利用、降低運(yùn)行成本等諸多優(yōu)勢，是實(shí)現(xiàn)脫硝系統(tǒng)高效、綠色運(yùn)行的

重要途徑。隨著信息技術(shù)和控制技術(shù)的不斷發(fā)展，智能脫硝協(xié)同控制

將在環(huán)境保護(hù)和節(jié)能減排領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

第二部分協(xié)同控制策略構(gòu)建

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)

智能脫硝協(xié)同控制模型構(gòu)建

1.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模方法。利用大量脫硝過程的歷史數(shù)

據(jù)，采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建能夠準(zhǔn)確反

映脫硝系統(tǒng)動態(tài)特性的模型。通過對數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，提

取關(guān)鍵特征和規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對脫硝過程的精準(zhǔn)預(yù)測和優(yōu)化控

制。

2.多變量耦合關(guān)系分析。脫硝過程涉及多個(gè)變量的相互作

用和影響，如煙氣流量、溫度、氮氧化物濃度、還原劑噴入

量等。深入研究這些變量之間的復(fù)雜耦合關(guān)系，建立多變量

協(xié)同控制模型，以實(shí)現(xiàn)對脫硝系統(tǒng)整體性能的優(yōu)化。

3.實(shí)時(shí)優(yōu)化算法應(yīng)用。采用實(shí)時(shí)優(yōu)化算法，根據(jù)當(dāng)前脫硝

系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和目標(biāo)要求，實(shí)時(shí)計(jì)算出最優(yōu)的還原劑噴

入量、溫度調(diào)節(jié)等控制策略，確保脫硝效率在最佳范圍內(nèi)，

同時(shí)兼顧系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性。

智能脫硝反饋與前饋協(xié)同控

制策略1.反饋控制的重要性。建立完善的反饋控制系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)

測脫硝系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)，如氮氧化物濃度、出口濃度等，將

實(shí)際值與設(shè)定值進(jìn)行比較，根據(jù)偏差產(chǎn)生控制信號，調(diào)整還

原劑噴入量等控制變量，實(shí)現(xiàn)對脫硝過程的快速響應(yīng)和精

確控制。

2.前饋控制的引入。考慮到脫硝過程中存在的各種干擾因

素，如煙氣成分波動、負(fù)荷變化等，引入前饋控制策略。通

過對這些干擾因素的預(yù)冽和估計(jì)，提前調(diào)整控制變量，以減

少干擾對脫硝效果的影響，提高系統(tǒng)的抗干擾能力。

3.反饋與前饋的融合優(yōu)化。將反饋控制和前饋控制有機(jī)結(jié)

合起來，根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)和干擾情況，動態(tài)調(diào)整兩者的

權(quán)重和作用，實(shí)現(xiàn)協(xié)同控制，達(dá)到更好的脫硝效果和系統(tǒng)穩(wěn)

定性。

智能脫硝多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化控

制L脫硝效率與經(jīng)濟(jì)性的平衡c脫硝效率是關(guān)鍵目標(biāo)之一,

但同時(shí)也要考慮控制策略對系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的影響。通過優(yōu)化

控制參數(shù)，在保證脫硝效率達(dá)標(biāo)的前提下，降低還原劑的消

耗和能源成本，實(shí)現(xiàn)脫硝系統(tǒng)的高效運(yùn)行和經(jīng)濟(jì)效益的提

升。

2.穩(wěn)定性與安全性保障。確保脫硝系統(tǒng)在各種工況下都能

保持穩(wěn)定運(yùn)行，避免出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象導(dǎo)致的系統(tǒng)故障或事

故。同時(shí)要考慮安全性要求，防止還原劑過量噴入等可能引

發(fā)的安全風(fēng)險(xiǎn)。

3.長期運(yùn)行性能優(yōu)化.為建長期的協(xié)同優(yōu)化控制策略，考

慮脫硝系統(tǒng)的老化、磨損等因素對性能的影響，及時(shí)進(jìn)行調(diào)

整和維護(hù)，延長系統(tǒng)的使用壽命，提高其長期運(yùn)行的可靠性

和穩(wěn)定性。

智能脫硝自適應(yīng)協(xié)同控制方

法1.模型自適應(yīng)性調(diào)整。隨著脫硝系統(tǒng)的運(yùn)行和環(huán)境變化，

模型的準(zhǔn)確性可能會下降。采用自適應(yīng)方法，根據(jù)實(shí)際運(yùn)行

數(shù)據(jù)不斷對模型進(jìn)行修正和優(yōu)化，使其能夠適應(yīng)不同的工

況條件，保持良好的控制性能。

2.工況自適應(yīng)切換。根據(jù)脫硝系統(tǒng)所處的不同工況，如啟

動、正常運(yùn)行、故障等，自動切換相應(yīng)的控制策略和參數(shù)設(shè)

置，確保系統(tǒng)在各種工況下都能以最優(yōu)狀態(tài)運(yùn)行。

3.智能故障診斷與處理。結(jié)合智能算法進(jìn)行故障診斷，及

時(shí)發(fā)現(xiàn)脫硝系統(tǒng)中的故障或異常情況，并采取相應(yīng)的措施

進(jìn)行處理，避免故障對脫硝效果和系統(tǒng)安全的影響，提高系

統(tǒng)的可靠性和維護(hù)性。

智能脫硝分布式協(xié)同控制架

構(gòu)1.分布式控制節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)。將脫硝系統(tǒng)劃分為多個(gè)分布式

控制節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)監(jiān)測和控制局部區(qū)域的參數(shù)，通過

網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信和協(xié)調(diào)，實(shí)現(xiàn)整體系統(tǒng)的協(xié)同控制。分布式架

構(gòu)提高了系統(tǒng)的可靠性和靈活性，便于故障隔離和維護(hù)。

2.網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的應(yīng)用。選擇合適的網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)，確保

控制節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和可靠性。考慮

網(wǎng)絡(luò)延遲、帶寬等因素對控制性能的影響，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)配置和

通信協(xié)議。

3.協(xié)同控制策略的分布式實(shí)現(xiàn)。將協(xié)同控制策略分解為各

個(gè)分布式控制節(jié)點(diǎn)的具體控制任務(wù)，通過節(jié)點(diǎn)間的協(xié)調(diào)和

協(xié)作，共同實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的整體目標(biāo)。保證各節(jié)點(diǎn)的控制任務(wù)相

互配合，避免沖突和不標(biāo)調(diào)。

智能脫硝動態(tài)協(xié)同控制策略

的優(yōu)化與評估1.優(yōu)化算法的選擇與應(yīng)用。研究和應(yīng)用先進(jìn)的優(yōu)化算法，

如遺傳算法、粒子群算法等，對協(xié)同控制策略進(jìn)行優(yōu)化，尋

找最優(yōu)的控制參數(shù)組合，以提高脫硝效率、降低能耗等性能

指標(biāo)。

2.性能指標(biāo)的綜合評估。建立全面的性能評估指標(biāo)體系，

綜合考慮脫硝效率、氨逃逸率、能源消耗、系統(tǒng)穩(wěn)定性等多

個(gè)方面的因素，對協(xié)同控制策略的效果進(jìn)行客觀、準(zhǔn)確的評

估。

3.實(shí)時(shí)優(yōu)化與反饋機(jī)制。構(gòu)建實(shí)時(shí)優(yōu)化和反饋機(jī)制，根據(jù)

評估結(jié)果及時(shí)調(diào)整協(xié)同控制策略，以適應(yīng)系統(tǒng)的動態(tài)變化

和新的要求，不斷提高控制策略的適應(yīng)性和優(yōu)化效果。

《智能脫硝協(xié)同控制策略構(gòu)建》

脫硝系統(tǒng)是火電廠中重要的環(huán)保控制環(huán)節(jié)，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定

地去除燃燒過程中產(chǎn)生的氮氧化物(NOx),以滿足日益嚴(yán)格的環(huán)保排

放標(biāo)準(zhǔn)。傳統(tǒng)的脫稍控制方法往往存在一定的局限性，難以同時(shí)兼顧

脫硝效率、經(jīng)濟(jì)性和系統(tǒng)穩(wěn)定性等多方面要求。因此，構(gòu)建智能脫硝

協(xié)同控制策略具有重要意義。

一、協(xié)同控制策略的目標(biāo)

智能脫硝協(xié)同控制策略的目標(biāo)是在保證脫硝系統(tǒng)高效穩(wěn)定運(yùn)行的前

提下，實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)方面的優(yōu)化：

1.提高脫硝效率：確保NOx的排放濃度能夠持續(xù)穩(wěn)定地達(dá)到排放

標(biāo)準(zhǔn)要求，減少對環(huán)境的污染。

2.降低運(yùn)行成本：通過優(yōu)化燃燒參數(shù)、調(diào)整脫硝劑用量等手段，降

低脫硝系統(tǒng)的能耗和脫硝劑消耗，提高經(jīng)濟(jì)效益。

3.增強(qiáng)系統(tǒng)穩(wěn)定性：避免脫硝系統(tǒng)因參數(shù)波動或干擾而出現(xiàn)不穩(wěn)定

運(yùn)行的情況，提高系統(tǒng)的可靠性和魯棒性。

4.實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)：能夠及時(shí)對燃燒工況的變化和外部干擾做出響應(yīng)，

保持脫硝系統(tǒng)的良好控制性能。

二、協(xié)同控制策略的構(gòu)建思路

1.建立多變量模型

為了實(shí)現(xiàn)對脫硝系統(tǒng)的精確控制，需要建立準(zhǔn)確的多變量模型，描述

脫硝過程中各變量之間的關(guān)系。可以采用機(jī)理建模方法，根據(jù)脫硝反

應(yīng)的物理化學(xué)原理建立模型，也可以通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合的方式建立經(jīng)

驗(yàn)?zāi)Ｐ汀６嘧兞磕Ｐ蛻?yīng)包括燃燒參數(shù)、脫硝劑流量、反應(yīng)器溫度、壓

力等關(guān)鍵變量。

2.優(yōu)化控制算法

選擇合適的優(yōu)化控制算法是協(xié)同控制策略構(gòu)建的核心。常見的優(yōu)化控

制算法有模型預(yù)測控制（MPC）、反饋線性化控制、模糊控制等。MPC

算法具有良好的預(yù)測能力和魯棒性，能夠在考慮系統(tǒng)約束的情況下優(yōu)

化控制變量，適用于脫硝系統(tǒng)這類復(fù)雜過程的控制；反饋線性化控制

可以將非線性系統(tǒng)線性化，提高系統(tǒng)的控制性能；模糊控制則可以處

理不確定性和模糊信息，適應(yīng)脫硝過程中的復(fù)雜性和不確定性。

3.引入智能優(yōu)化算法

為了進(jìn)一步提高協(xié)同控制策略的性能，可以引入智能優(yōu)化算法對控制

參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。例如，遺傳算法可以在全局范圍內(nèi)搜索最優(yōu)解，避免

陷入局部最優(yōu)；粒子群算法可以快速收斂到最優(yōu)解附近。通過智能優(yōu)

化算法的應(yīng)用，可以找到最優(yōu)的控制參數(shù)組合，提高脫硝效率和系統(tǒng)

穩(wěn)定性。

4.考慮系統(tǒng)耦合性

脫硝系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的多變量耦合系統(tǒng)，各變量之間存在相互影響和

制約。在構(gòu)建協(xié)同控制策略時(shí)，需要充分考慮系統(tǒng)的耦合性，采用解

耦控制方法或多變量協(xié)調(diào)控制策略，使各個(gè)控制變量之間相互協(xié)調(diào),

實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的整體優(yōu)化。

5.引入實(shí)時(shí)監(jiān)測與反饋

實(shí)時(shí)監(jiān)測脫硝系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和關(guān)鍵參數(shù)是協(xié)同控制策略實(shí)施的基

礎(chǔ)。通過安裝傳感器和監(jiān)測設(shè)備，實(shí)時(shí)采集燃燒參數(shù)、脫硝劑流量、

NOx濃度等數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)反饋到控制系統(tǒng)中。根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測的

數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整控制策略，實(shí)現(xiàn)對脫硝系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制和優(yōu)化。

三、協(xié)同控制策略的具體實(shí)現(xiàn)

1.燃燒參數(shù)優(yōu)化

根據(jù)脫硝系統(tǒng)的特性和NOx排放要求，通過優(yōu)化燃燒過程中的燃料

配比、風(fēng)量分配等參數(shù)，提高燃燒效率，減少NOx的生成量。同時(shí)，

結(jié)合實(shí)時(shí)監(jiān)測的燃燒參數(shù)，采用反饋控制或預(yù)測控制算法，使燃燒參

數(shù)始終保持在最佳狀態(tài)。

2.脫硝劑流量控制

脫硝劑流量的精確控制是實(shí)現(xiàn)高效脫硝的關(guān)鍵。根據(jù)NOx濃度的測

量值和設(shè)定值之間的偏差，采用合適的控制算法調(diào)整脫硝劑的流量。

可以采用前饋控制和反饋控制相結(jié)合的方式，提高脫硝劑流量控制的

準(zhǔn)確性和快速性。同時(shí)，考慮脫硝劑的儲存和供應(yīng)情況，避免脫硝劑

的浪費(fèi)和供應(yīng)不足C

3.反應(yīng)器溫度控制

反應(yīng)器溫度對脫硝效率有著重要影響。通過控制燃燒器的功率、調(diào)整

空氣預(yù)熱器的參數(shù)等手段，維持反應(yīng)器溫度在適宜的范圍內(nèi)。可以采

用溫度反饋控制或預(yù)測控制算法，根據(jù)NOx濃度的變化預(yù)測反應(yīng)器

溫度的趨勢，提前采取控制措施，保持溫度的穩(wěn)定。

4.系統(tǒng)穩(wěn)定性保障

在協(xié)同控制策略的實(shí)施過程中，要加強(qiáng)對系統(tǒng)穩(wěn)定性的監(jiān)測和保障。

采用故障診斷技術(shù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的故障和異常情況，并采取相應(yīng)的

措施進(jìn)行修復(fù)或調(diào)整。同時(shí)，設(shè)置合理的安全保護(hù)機(jī)制，避免系統(tǒng)因

參數(shù)超限或故障而出現(xiàn)危險(xiǎn)運(yùn)行狀態(tài)。

四、協(xié)同控制策略的效果評估

構(gòu)建智能脫硝協(xié)同控制策略后，需要對其效果進(jìn)行評估。可以通過以

下幾個(gè)方面進(jìn)行評估：

1.NOx排放濃度的達(dá)標(biāo)情況：對比實(shí)施協(xié)同控制策略前后的NOx排

放濃度數(shù)據(jù)，評估協(xié)同控制策略對脫硝效率的提升效果。

2.運(yùn)行成本的降低情況：統(tǒng)計(jì)脫硝系統(tǒng)在實(shí)施協(xié)同控制策略后的能

耗和脫硝劑消耗數(shù)據(jù)，與之前的情況進(jìn)行對比，評估運(yùn)行成本的降低

程度。

3.系統(tǒng)穩(wěn)定性的提高：觀察脫硝系統(tǒng)在運(yùn)行過程中的穩(wěn)定性表現(xiàn)，

包括參數(shù)波動范圍、故障發(fā)生頻率等，評估協(xié)同控制策略對系統(tǒng)穩(wěn)定

性的改善效果。

4.控制性能指標(biāo)：分析控制算法的性能指標(biāo)，如跟蹤誤差、調(diào)節(jié)時(shí)

間等，評估協(xié)同控制策略的控制性能。

通過對協(xié)同控制策略效果的評估，可以不斷優(yōu)化控制策略，提高脫硝

系統(tǒng)的運(yùn)行性能和環(huán)保效益。

總之，智能脫硝協(xié)同控制策略的構(gòu)建是實(shí)現(xiàn)脫硝系統(tǒng)高效、穩(wěn)定、經(jīng)

濟(jì)運(yùn)行的有效途徑°通過建立多變量模型、優(yōu)化控制算法、引入智能

優(yōu)化算法、考慮系統(tǒng)耦合性和實(shí)時(shí)監(jiān)測反饋等手段，可以提高脫硝效

率、降低運(yùn)行成本、增強(qiáng)系統(tǒng)穩(wěn)定性，為火電廠的環(huán)保達(dá)標(biāo)排放提供

有力保障。未來隨著智能控制技術(shù)的不斷發(fā)展，智能脫硝協(xié)同控制策

略將不斷完善和優(yōu)化，為節(jié)能減排和環(huán)境保護(hù)做出更大的貢獻(xiàn)。

第三部分模型優(yōu)化與算法研究

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)

智能脫硝模型的建立與驗(yàn)證

1.脫硝模型的構(gòu)建需深入研究脫硝反應(yīng)機(jī)理，準(zhǔn)確描述氮

氧化物的生成與還原過程，包括化學(xué)反應(yīng)方程式、動力學(xué)參

數(shù)等，以建立精確的物理模型。

2.大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集與分析是模型建立的基礎(chǔ)，通過對

不同工況下脫硝系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，包括煙氣成分、

溫度、流速等參數(shù)，以及脫硝效率等指標(biāo)，為模型的參數(shù)優(yōu)

化提供依據(jù)。

3.采用先進(jìn)的數(shù)值計(jì)算方法，如有限元法、有限體積法等，

對脫硝模型進(jìn)行求解，確保模型能夠準(zhǔn)確模擬實(shí)際脫硝過

程中的物理現(xiàn)象和化學(xué)變化，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

優(yōu)化算法在脫硝協(xié)同控制中

的應(yīng)用1.研究多種優(yōu)化算法，如遺傳算法、粒子群算法、模擬退

火算法等，分析它們在脫硝協(xié)同控制參數(shù)優(yōu)化中的適用性

和優(yōu)勢。遺傳算法能夠快速搜索全局最優(yōu)解，粒子群算法具

有較好的收斂性，模擬退火算法能避免陷入局部最優(yōu)。

2.針對脫硝協(xié)同控制中多目標(biāo)優(yōu)化問題，如脫硝效率最大

化、氨逃逸量最小化、能耗最低等，設(shè)計(jì)合適的多目標(biāo)優(yōu)化

算法，通過權(quán)衡不同目標(biāo)之間的關(guān)系，找到最優(yōu)的控制策略

組合。

3.將優(yōu)化算法與實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對脫硝協(xié)同控

制參數(shù)的在線優(yōu)化調(diào)整。建立快速響應(yīng)的算法執(zhí)行機(jī)制，能

夠根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測的工況變化及時(shí)調(diào)整控制參數(shù)，提高脫硝

系統(tǒng)的動態(tài)性能和穩(wěn)定性。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的脫硝模型優(yōu)

化方法1.利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對脫硝系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和

分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和特征，建立基于數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)?/p>

型c通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取等手段，提高模型的泛化能

力。

2.采用深度學(xué)習(xí)算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，對

脫硝過程進(jìn)行建模。深度學(xué)習(xí)能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜

模式和關(guān)系，無需人工進(jìn)行過多的特征工程，提高模型的智

能性和適應(yīng)性。

3.結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，對脫硝模型進(jìn)行優(yōu)化。

監(jiān)督學(xué)習(xí)用于訓(xùn)練模型以擬合已知數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)則用

于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)和模式，為模型的改進(jìn)提供指導(dǎo)。

脫硝協(xié)同控制模型的不確定

性分析1.研究脫硝模型中的不確定性來源，如模型參數(shù)的不瑞定

性、測量誤差、環(huán)境變化等。分析這些不確定性對脫硝效果

的影響程度，為控制策略的制定提供依據(jù)。

2.采用不確定性量化方法，如蒙特卡羅模擬等，對脫硝模

型進(jìn)行不確定性分析，計(jì)算出不同工況下脫硝效果的不確

定性范圍。通過優(yōu)化控制策略，降低不確定性對脫硝系統(tǒng)的

影響。

3.研究如何在脫硝辦同空制中考慮模型不確定性，采用魯

棒控制方法或自適應(yīng)控制方法，使系統(tǒng)能夠在不確定性條

件下保持穩(wěn)定的脫硝性能。

脫硝協(xié)同控制模型的實(shí)時(shí)性

優(yōu)化1.分析脫硝協(xié)同控制模型的計(jì)算復(fù)雜度，尋找高效的計(jì)算

算法和優(yōu)化策略，以提高模型的實(shí)時(shí)計(jì)算能力。減少不必要

的計(jì)算步驟，提高模型的運(yùn)行效率。

2.研究模型的并行計(jì)算技術(shù)，利用多核處理器或分布式計(jì)

算資源，將模型的計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，加快模

型的求解速度。

3.設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)存儲和傳輸機(jī)制，確保模型能夠快速獲

取所需的數(shù)據(jù)，同時(shí)及時(shí)將控制決策傳輸?shù)綀?zhí)行機(jī)構(gòu)。優(yōu)化

數(shù)據(jù)的傳輸格式和協(xié)議，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和誤差。

脫硝協(xié)同控制模型的自適應(yīng)

性研究1.研究脫硝系統(tǒng)的動態(tài)特性和變化規(guī)律，建立能夠自適應(yīng)

工況變化的模型。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，自動調(diào)整

模型的參數(shù)和控制策略，以適應(yīng)不同的脫硝需求。

2.引入智能反饋機(jī)制，艱據(jù)脫硝效果的反饋信息不斷優(yōu)化

模型，提高模型的自學(xué)習(xí)能力。使模型能夠不斷適應(yīng)新的運(yùn)

行條件和要求，提高脫硝系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。

3.考慮與其他智能控制系統(tǒng)的集成，如智能監(jiān)測系統(tǒng)、智

能優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)等，形成協(xié)同自適應(yīng)的控制體系，實(shí)現(xiàn)脫硝

系統(tǒng)的智能化運(yùn)行和優(yōu)化控制。

《智能脫硝協(xié)同控制中的模型優(yōu)化與算法研究》

在智能脫硝協(xié)同控制領(lǐng)域，模型優(yōu)化與算法研究起著至關(guān)重要的作用。

通過對脫硝過程的深入理解和科學(xué)分析，運(yùn)用先進(jìn)的模型優(yōu)化方法和

高效的算法，能夠提高脫硝系統(tǒng)的性能、準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)更高

效、更經(jīng)濟(jì)的脫硝控制。

一、脫硝模型的建立

脫硝過程是一個(gè)復(fù)雜的物理化學(xué)過程，涉及到多種化學(xué)反應(yīng)、傳質(zhì)傳

熱等因素。建立準(zhǔn)確的脫硝模型是進(jìn)行模型優(yōu)化和算法研究的基礎(chǔ)。

常見的脫硝模型包括機(jī)理模型和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

機(jī)理模型基于脫硝反應(yīng)的化學(xué)機(jī)理和物理規(guī)律，通過對反應(yīng)動力學(xué)、

傳質(zhì)過程等進(jìn)行詳細(xì)描述和數(shù)學(xué)推導(dǎo)來構(gòu)建模型。這種模型能夠深入

揭示脫硝過程的本質(zhì)，但由于其復(fù)雜性和對大量參數(shù)的依賴，往往在

實(shí)際應(yīng)用中存在一定的局限性。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛣t是通過大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和

數(shù)據(jù)分析方法來擬合脫硝過程的特性，具有簡單易用、適應(yīng)性強(qiáng)的特

點(diǎn)。在實(shí)際應(yīng)用中，通常結(jié)合機(jī)理模型和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停￠L補(bǔ)短，建立

綜合模型，以提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

二、模型參數(shù)的辨識與優(yōu)化

模型參數(shù)的準(zhǔn)確辨識是確保模型性能的關(guān)鍵。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和優(yōu)化算

法，對脫硝模型中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)和優(yōu)化，使其能夠更好地?cái)M合實(shí)際

脫硝過程的特性。參數(shù)辨識過程中，需要采用合適的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，

獲取盡可能準(zhǔn)確和全面的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。同時(shí)，運(yùn)用有效的優(yōu)化算法，如

遺傳算法、粒子群算法等，對模型參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，以找到使模型誤差

最小、性能最優(yōu)的參數(shù)組合。

參數(shù)優(yōu)化的目的是提高模型的預(yù)測精度和適應(yīng)性，減少模型與實(shí)際脫

硝過程之間的偏差0通過參數(shù)優(yōu)化，可以使模型更好地反映脫硝系統(tǒng)

的動態(tài)特性和運(yùn)行條件的變化，從而提高脫硝控制的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

三、智能優(yōu)化算法的應(yīng)用

在模型優(yōu)化與算法研究中，智能優(yōu)化算法發(fā)揮著重要作用。智能優(yōu)化

算法具有自適應(yīng)性強(qiáng)、尋優(yōu)速度快、能夠避免陷入局部最優(yōu)解等優(yōu)點(diǎn)，

非常適合用于脫硝模型參數(shù)的優(yōu)化和控制策略的尋優(yōu)。

例如，遺傳算法可以通過模擬生物進(jìn)化過程，對模型參數(shù)進(jìn)行全局搜

索和優(yōu)化，能夠在較大的搜索空間中快速找到最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。

粒子群算法則通過模擬粒子群體的運(yùn)動和相互作用，進(jìn)行參數(shù)的迭代

更新，具有較好的收斂性能和快速尋優(yōu)能力。將這些智能優(yōu)化算法與

脫硝模型相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)對脫硝系統(tǒng)的高效優(yōu)化控制，提高脫硝效

率，降低能耗和污染物排放。

四、多變量協(xié)同控制算法研究

脫硝過程往往涉及多個(gè)變量的相互影響和協(xié)同作用，如脫硝劑流量、

煙氣流量、溫度、氧含量等。因此，研究多變量協(xié)同控制算法對于實(shí)

現(xiàn)智能脫硝協(xié)同控制具有重要意義。

多變量協(xié)同控制算法通過建立多變量之間的數(shù)學(xué)模型和控制策略，實(shí)

現(xiàn)對多個(gè)變量的協(xié)調(diào)控制，以達(dá)到最優(yōu)的脫硝效果和系統(tǒng)性能。常見

的多變量協(xié)同控制算法包括基于模型的預(yù)測控制算法、基于反饋線性

化的控制算法等。這些算法能夠有效地處理多變量之間的耦合關(guān)系，

提高系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)性能和穩(wěn)定性。

五、數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在模型優(yōu)化與算法研究中的應(yīng)用

隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在智能脫硝協(xié)同控制中也得到

了廣泛應(yīng)用。通過對脫硝過程的大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，可以

提取出有用的信息和知識，用于模型的改進(jìn)和優(yōu)化。

例如，采用數(shù)據(jù)聚類、時(shí)間序列分析等方法，可以對脫硝過程的運(yùn)行

狀態(tài)進(jìn)行分類和預(yù)測，提前發(fā)現(xiàn)潛在的問題和故障，采取相應(yīng)的措施

進(jìn)行預(yù)防和維護(hù)。同時(shí)，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法可以不斷更新和優(yōu)化模

型，使其能夠更好地適應(yīng)實(shí)際脫硝過程的變化和不確定性。

六、模型驗(yàn)證與評估

建立的脫硝模型和優(yōu)化的算法需要進(jìn)行充分的驗(yàn)證和評估，以確保其

可靠性和有效性。模型驗(yàn)證可以通過與實(shí)際脫硝系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行

對比分析，評估模型的預(yù)測精度和誤差范圍。算法評估則可以通過在

仿真環(huán)境中進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，比較不同控制策略和算法的性能指標(biāo)，如

脫硝效率、能耗、污染物排放等。

通過模型驗(yàn)證和評估，可以不斷改進(jìn)和完善模型優(yōu)化與算法研究的方

法和技術(shù)，提高智能脫硝協(xié)同控制的性能和質(zhì)量。

綜上所述，模型優(yōu)化與算法研究是智能脫硝協(xié)同控制的核心內(nèi)容。通

過建立準(zhǔn)確的脫硝模型、進(jìn)行模型參數(shù)的優(yōu)化辨識、應(yīng)用智能優(yōu)化算

法、研究多變量協(xié)同控制算法以及利用數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，能夠不斷提高

脫硝系統(tǒng)的性能和控制效果，實(shí)現(xiàn)更高效、更經(jīng)濟(jì)、更環(huán)保的脫硝控

制目標(biāo)。未來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，模型優(yōu)化與算法研究將

在智能脫硝協(xié)同控制領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用，為節(jié)能減排和環(huán)境保

護(hù)做出更大的貢獻(xiàn)C

第四部分?jǐn)?shù)據(jù)采集與處理技術(shù)

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)

1.數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)應(yīng)具備高可靠性和穩(wěn)定性，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)

確、實(shí)時(shí)采集。采用先進(jìn)的傳感器技術(shù)，能適應(yīng)各種更雜工

況環(huán)境，保證數(shù)據(jù)采集的精度和穩(wěn)定性。

2.系統(tǒng)架構(gòu)要具有良好的擴(kuò)展性，能夠隨著脫硝系統(tǒng)的升

級和擴(kuò)展方便地增加采集點(diǎn)和傳感器，滿足不斷變化的需

求。

3.數(shù)據(jù)傳輸方式要高效可靠，可選擇有線或無線通信技術(shù)，

確保數(shù)據(jù)能夠快速、穩(wěn)定地傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心，避免數(shù)據(jù)

丟失和延遲。

傳感器選型與校準(zhǔn)

1.針對脫硝過程中的關(guān)鍵參數(shù)，如煙氣成分、溫度、壓力

等，選擇合適的傳感器類型。例如，選擇高精度的氣體分析

儀傳感器來測量煙氣中氮氧化物的濃度。

2.傳感器的性能指標(biāo)要符合脫硝系統(tǒng)的要求，包括測量范

圍、精度、響應(yīng)時(shí)間等。同時(shí)，要關(guān)注傳感器的長期穩(wěn)定性

和可靠性，避免頻繁更換。

3.定期對傳感器進(jìn)行校準(zhǔn)是保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的重要環(huán)節(jié)。

建立規(guī)范的校準(zhǔn)流程，采用標(biāo)準(zhǔn)的校準(zhǔn)設(shè)備和方法，確保傳

感器的測量值與實(shí)際值之間的誤差在允許范圍內(nèi)。

數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、濾波等操作。去除數(shù)

據(jù)中的異常值、噪聲干擾，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。采用合適的濾

波算法去除高頻噪聲，提高數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。

2.數(shù)據(jù)歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化處理也是常見的預(yù)處理方法。將數(shù)

據(jù)映射到特定的范圍內(nèi)，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和比較。

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理要根據(jù)脫硝系統(tǒng)的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的特性進(jìn)行針

對性的處理，以提高數(shù)據(jù)的可用性和分析效果。

數(shù)據(jù)存儲與管理

1.選擇合適的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來存儲大量的脫硝數(shù)據(jù)。數(shù)

據(jù)庫應(yīng)具備高效的數(shù)據(jù)存儲和檢索能力，能夠支持快速的

數(shù)據(jù)查詢和分析。

2.建立數(shù)據(jù)存儲的規(guī)范和策略，包括數(shù)據(jù)的分類、存儲位

置、備份等。確保數(shù)據(jù)的安全性和長期可用性，防止數(shù)據(jù)丟

失。

3.數(shù)據(jù)管理要注重?cái)?shù)據(jù)的版本控制和追溯，記錄數(shù)據(jù)的修

改歷史，便于追溯問題和進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析算法與模型

1.運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行脫硝數(shù)據(jù)的分析，如回歸分析、

聚類分析、決策樹等。通過建立模型來預(yù)測脫硝效率、優(yōu)化

控制參數(shù)等。

2.采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對復(fù)雜的脫硝過

程數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和模式識別，提高分析的準(zhǔn)確性和智

能化程度。

3.不斷探索新的數(shù)據(jù)分圻算法和模型，結(jié)合脫硝領(lǐng)域的專

業(yè)知識，不斷優(yōu)化和改進(jìn)控制策略，提高脫硝系統(tǒng)的性能和

穩(wěn)定性。

數(shù)據(jù)可視化與展示

1.利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)洛脫硝數(shù)據(jù)以直觀、易懂的方式展

示出來，如圖表、圖形等。幫助操作人員和管理人員快速了

解脫硝系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和關(guān)鍵參數(shù)變化。

2.設(shè)計(jì)靈活的可視化界面，方便用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選、查詢

和對比分析。提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)更新和動態(tài)展示功能，提高決

策的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。

3.數(shù)據(jù)可視化要結(jié)合脫硝系統(tǒng)的實(shí)際需求和用戶的使用習(xí)

慣，設(shè)計(jì)簡潔明了、易于理解的可視化展示方案。

《智能脫硝協(xié)同控制中的數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)》

數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)在智能脫硝協(xié)同控制中起著至關(guān)重要的作用。它

是實(shí)現(xiàn)脫硝系統(tǒng)智能化運(yùn)行、優(yōu)化控制策略以及提高脫硝效率和穩(wěn)定

性的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)采集是獲取脫硝系統(tǒng)運(yùn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的第一步。通過合理的傳感器

布置和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地采集到脫硝過程中的各種參

數(shù)，如煙氣流量、溫度、壓力、NOx濃度、氨逃逸率、氧量等。這些

參數(shù)反映了脫硝系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和污染物排放情況。

在數(shù)據(jù)采集過程中，傳感器的選擇和性能至關(guān)重要。對于煙氣流量的

測量，常用的傳感器有差壓式流量計(jì)、渦街流量計(jì)等；溫度傳感器可

選用熱電阻、熱電偶等；壓力傳感器則根據(jù)具體要求選擇合適的類型。

傳感器應(yīng)具有較高的精度、穩(wěn)定性和響應(yīng)速度，以確保采集數(shù)據(jù)的可

靠性和準(zhǔn)確性。

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通常采用分布式結(jié)構(gòu)，將傳感器采集到的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)

總線傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集站或控制器。數(shù)據(jù)采集站具備數(shù)據(jù)存儲、處理和

傳輸功能，能夠?qū)Σ杉降臄?shù)據(jù)進(jìn)行初步的濾波、去噪等預(yù)處理，以

去除干擾信號和異常數(shù)據(jù)。同時(shí)，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)還應(yīng)具備實(shí)時(shí)監(jiān)測和

報(bào)警功能，當(dāng)數(shù)據(jù)超出設(shè)定的閾值時(shí)及時(shí)發(fā)出警報(bào)，以便操作人員采

取相應(yīng)的措施。

數(shù)據(jù)處理技術(shù)是對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析和處理的過程。首先,

對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)和誤差分析，剔除明顯的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和異常點(diǎn)。然

后，通過數(shù)據(jù)擬合、統(tǒng)計(jì)分析等方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和趨勢分析，

了解脫硝系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律和變化趨勢。

例如，通過對NOx濃度數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析，可以發(fā)現(xiàn)脫硝系統(tǒng)在

不同工況下的NOx濃度變化規(guī)律，以及可能存在的波動周期和趨勢。

這有助于制定更合理的控制策略，提前預(yù)測脫硝效果的變化，及時(shí)進(jìn)

行調(diào)整。

對于氨逃逸率數(shù)據(jù)的處理，可以通過建立數(shù)學(xué)模型，將氨逃逸率與其

他相關(guān)參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，找出影響氨逃逸率的關(guān)鍵因素，從而優(yōu)化

脫硝系統(tǒng)的氨分配和控制策略，降低氨的消耗和逃逸量，提高脫硝效

率和經(jīng)濟(jì)性。

數(shù)據(jù)處理還包括數(shù)據(jù)融合和多參數(shù)協(xié)同分析。脫硝系統(tǒng)往往涉及多個(gè)

參數(shù)的相互作用和影響，通過將不同參數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和綜合分析,

可以更全面地了解脫硝系統(tǒng)的整體運(yùn)行狀態(tài)和性能。例如，將煙氣流

量、溫度、NOx濃度和氨逃逸率等數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)同分析，可以優(yōu)化脫硝

過程中的噴氨量和脫硝反應(yīng)條件，實(shí)現(xiàn)脫硝協(xié)同控制的最佳效果。

在數(shù)據(jù)處理過程中，還可以采用先進(jìn)的算法和技術(shù)，如人工智能算法

中的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過對大量歷史數(shù)據(jù)的

學(xué)習(xí)，建立預(yù)測模型，預(yù)測脫硝系統(tǒng)未來的運(yùn)行狀態(tài)和污染物排放情

況，為提前調(diào)整控制策略提供依據(jù)。深度學(xué)習(xí)算法則可以對復(fù)雜的非

線性數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行挖掘和分析，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)處理的精度和性能。

此外，數(shù)據(jù)存儲也是數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。采集到的大量

數(shù)據(jù)需要進(jìn)行長期的存儲和管理，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。數(shù)據(jù)

存儲系統(tǒng)應(yīng)具備高可靠性、大容量和快速訪問的特點(diǎn)，能夠滿足脫硝

系統(tǒng)長期運(yùn)行的數(shù)據(jù)存儲需求。

綜上所述，數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)在智能脫硝協(xié)同控制中具有重要意義。

通過準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地采集脫硝系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)處理和

分析，可以為脫硝系統(tǒng)的優(yōu)化控制提供有力支持，提高脫硝效率和穩(wěn)

定性，降低污染物排放，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的目標(biāo)。隨著信息技術(shù)的不斷

發(fā)展，數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)也將不斷創(chuàng)新和完善，為智能脫硝協(xié)同控

制的發(fā)展提供更強(qiáng)大的技術(shù)保障。

第五部分系統(tǒng)性能評估方法

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)

智能脫硝協(xié)同控制性能評估

指標(biāo)體系構(gòu)建1.脫硝效率指標(biāo)。關(guān)鍵要點(diǎn)在于準(zhǔn)確衡量脫硝系統(tǒng)在不同

工況下實(shí)際將氮氧化物轉(zhuǎn)化為其他物質(zhì)的效率水平，這是

評估智能脫硝協(xié)同控制性能的核心指標(biāo)之一。通過實(shí)時(shí)監(jiān)

測排放物中氮氧化物的濃度變化以及系統(tǒng)的控制參數(shù)等數(shù)

據(jù)，能夠構(gòu)建科學(xué)合理的脫硝效率計(jì)算公式，以全面、客觀

地反映脫硝效果的優(yōu)劣。

2.系統(tǒng)穩(wěn)定性指標(biāo)。智能脫硝協(xié)同控制系統(tǒng)需具備良好的

穩(wěn)定性，以確保長期穩(wěn)定運(yùn)行。這涉及到系統(tǒng)對各種干擾因

素的抗擾能力，如負(fù)荷波動、燃料成分變化等。通過分析系

統(tǒng)運(yùn)行過程中的動態(tài)響應(yīng)特性、控制誤差范圍等指標(biāo)，能夠

評估系統(tǒng)在不同工況下的穩(wěn)定性表現(xiàn)，為系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)整

提供依據(jù)。

3.能源消耗指標(biāo)。在關(guān)注脫硝性能的同時(shí)、也不能忽視智

能脫硝協(xié)同控制對能源消耗的影響。合理的控制策略應(yīng)能

在保證脫硝效果的前提下，盡可能降低系統(tǒng)的能源消耗。評

估能源消耗指標(biāo)可包括燃料消耗量、電能消耗等方面的數(shù)

據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析，以促進(jìn)系統(tǒng)在節(jié)能減排方面的優(yōu)化。

智能脫硝協(xié)同控制實(shí)時(shí)性評

估1.數(shù)據(jù)采集與傳輸時(shí)延。關(guān)鍵要點(diǎn)在于精確測量從傳感器

獲取脫硝相關(guān)數(shù)據(jù)到控制系統(tǒng)接收到數(shù)據(jù)的時(shí)間延遲以及

數(shù)據(jù)在傳輸過程中的傳輸時(shí)延。這對于確保控制系統(tǒng)能夠

及時(shí)根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確的決策至關(guān)重要。通過對數(shù)據(jù)

采集系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)的性能分析，確定時(shí)延的大小范圍，判

斷是否滿足實(shí)時(shí)控制的要求。

2.控制算法響應(yīng)時(shí)間。智能脫硝協(xié)同控制中所采用的控制

算法的響應(yīng)速度直接影響系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。評估控制算法的

響應(yīng)時(shí)間需要考慮算法的復(fù)雜性、計(jì)算資源的利用情況等

因素。通過進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)和實(shí)際運(yùn)行測試，獲取控制算法在

不同工況下的響應(yīng)時(shí)間數(shù)據(jù)，分析其是否能夠滿足快速響

應(yīng)的需求。

3.系統(tǒng)整體實(shí)時(shí)性裕度。除了單個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)性評估，還

需綜合考慮整個(gè)智能脫硝協(xié)同控制系統(tǒng)的整體實(shí)時(shí)性裕

度。這包括各個(gè)模塊之間的協(xié)調(diào)配合、數(shù)據(jù)處理的及時(shí)性等

方面。通過建立系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性模型，進(jìn)行仿真分析，評估系

統(tǒng)在不同負(fù)荷和工況下的實(shí)時(shí)性余量，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解

決可能存在的實(shí)時(shí)性瓶頸問題。

智能脫硝辦同控制可靠性評

估1.硬件可靠性指標(biāo)。關(guān)鍵要點(diǎn)在于對脫硝系統(tǒng)中各類硬件

設(shè)備的可靠性進(jìn)行評估。包括傳感器的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性、執(zhí)

行器的動作可靠性、控制器的可靠性等。通過統(tǒng)計(jì)硬件設(shè)備

的故障發(fā)生次數(shù)、平均無故障運(yùn)行時(shí)間等數(shù)據(jù)，分析硬件設(shè)

備的可靠性水平，找出薄弱環(huán)節(jié)并采取相應(yīng)的改進(jìn)措施。

2.軟件可靠性指標(biāo)。智能脫硝協(xié)同控制系統(tǒng)的軟件可靠性

同樣重要。評估軟件可靠性可關(guān)注軟件的代碼質(zhì)量、容錯(cuò)

性、自恢復(fù)能力等方面。通過進(jìn)行軟件測試、代碼審查等工

作，確保軟件在各種異常情況5能夠穩(wěn)定運(yùn)行，不出現(xiàn)死

機(jī)、崩潰等故障。

3.系統(tǒng)冗余設(shè)計(jì)評估。為了提高系統(tǒng)的可靠性，通常會采

用冗余設(shè)計(jì)。評估冗余設(shè)計(jì)的合理性包括冗余部件的配置

是否恰當(dāng)、冗余切換的及時(shí)性和準(zhǔn)確性等。通過對冗余系統(tǒng)

的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驗(yàn)證冗余設(shè)計(jì)在保障系統(tǒng)可靠

性方面的有效性。

智能脫硝協(xié)同控制適應(yīng)性評

估1.工況變化適應(yīng)性。關(guān)健要點(diǎn)在于評估智能脫硝協(xié)同控制

系統(tǒng)對不同的脫硝工況變化的適應(yīng)能力。例如，燃料成分的

波動、負(fù)荷的頻繁調(diào)整等情況。通過分析系統(tǒng)在不同工況變

化下的控制效果、調(diào)節(jié)能力，判斷其能否快速準(zhǔn)確地適應(yīng)工

況的變化，維持穩(wěn)定的脫硝性能。

2.環(huán)境變化適應(yīng)性。脫硝系統(tǒng)所處的環(huán)境條件也會影響其

性能，如溫度、濕度等。評估系統(tǒng)對環(huán)境變化的適應(yīng)性需關(guān)

注系統(tǒng)對環(huán)境參數(shù)變化的響應(yīng)能力，是否能夠通過相應(yīng)的

控制策略進(jìn)行調(diào)整，以確保在不同環(huán)境條件下仍能保持良

好的脫硝效果。

3.長期運(yùn)行適應(yīng)性。智能脫硝協(xié)同控制系統(tǒng)需要在長期運(yùn)

行過程中保持良好的適應(yīng)性。評估長期運(yùn)行適應(yīng)性要考慮

系統(tǒng)部件的老化、磨損等因素對性能的影響，以及系統(tǒng)是否

具備自我診斷、自我優(yōu)化的能力，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決潛在

的適應(yīng)性問題，保證系統(tǒng)的長期穩(wěn)定運(yùn)行。

智能脫硝協(xié)同控制安全性評

估1.系統(tǒng)故障安仝性。關(guān)鍵要點(diǎn)在于確保智能脫硝協(xié)同控制

系統(tǒng)在發(fā)生故障時(shí)能夠及時(shí)采取安全措施，避免脫硝過程

中出現(xiàn)安全事故。評估系統(tǒng)故障安全性包括故障檢測的準(zhǔn)

確性、故障響應(yīng)的及時(shí)性，以及是否具備安全保護(hù)機(jī)制，如

緊急停機(jī)、切斷燃料供應(yīng)等。

2.數(shù)據(jù)安全防護(hù)。隨著智能化的發(fā)展，脫硝系統(tǒng)中涉及大

量的工藝參數(shù)和控制數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)安全防護(hù)至關(guān)重要。評估數(shù)

據(jù)安全防護(hù)需考慮數(shù)據(jù)的加密存儲、訪問權(quán)限控制、數(shù)據(jù)備

份與恢復(fù)等方面，防止數(shù)據(jù)泄露、篡改等安全風(fēng)險(xiǎn)。

3.操作人員安全保障。智能脫硝防同控制系統(tǒng)的操作也需

要保障操作人員的安全。評估包括操作界面的友好性、操作

流程的合理性，以及是否提供必要的安全警示和防護(hù)措施，

避免操作人員因誤操作導(dǎo)致安全事故的發(fā)生。

智能脫硝協(xié)同控制經(jīng)濟(jì)性評

估1.脫硝成本分析。關(guān)鍵要點(diǎn)在于全面分析智能脫硝協(xié)同控

制在脫硝過程中所涉及的成本，包括脫硝劑的消耗成本、設(shè)

備的維護(hù)成本、能源消耗成本等。通過對這些成本項(xiàng)的詳細(xì)

核算和比較，評估智能脫硝協(xié)同控制在經(jīng)濟(jì)性方面的表現(xiàn)。

2.經(jīng)濟(jì)效益評估。除了成本分析，還需評估智能脫硝協(xié)同

控制對企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的影響。考慮脫硝達(dá)標(biāo)帶來的環(huán)境效

益轉(zhuǎn)化為的經(jīng)濟(jì)效益，以及通過優(yōu)化控制策略降低能源消

耗所帶來的間接經(jīng)濟(jì)效益等。通過建立經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行定量

分析，判斷智能脫硝協(xié)同控制是否具有良好的經(jīng)濟(jì)效益。

3.投資回報(bào)周期評估。對于企業(yè)來說，投資智能脫硝協(xié)同

控制系統(tǒng)需要考慮投資回報(bào)周期。評估投資回報(bào)周期需綜

合考慮系統(tǒng)的建設(shè)成本、運(yùn)行成本以及預(yù)期的經(jīng)濟(jì)效益，計(jì)

算出合理的投資回報(bào)時(shí)間，以判斷投資的可行性和合理性。

智能脫硝協(xié)同控制中的系統(tǒng)性能評估方法

摘要：本文主要介紹了智能脫硝協(xié)同控制中的系統(tǒng)性能評估方法。

智能脫硝協(xié)同控制旨在提高脫硝系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性，減少氮氧化物

排放。系統(tǒng)性能評估是確保智能脫硝協(xié)同控制效果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過

對脫硝系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測和分析，結(jié)合先進(jìn)的評估指標(biāo)和算法,

可以全面評估智能脫硝協(xié)同控制系統(tǒng)的性能，為系統(tǒng)優(yōu)化和改進(jìn)提供

依據(jù)。本文詳細(xì)闡述了系統(tǒng)性能評估的方法，包括參數(shù)監(jiān)測與數(shù)據(jù)采

集、性能指標(biāo)選取、評估算法應(yīng)用等方面，并通過實(shí)際案例驗(yàn)證了評

估方法的有效性和實(shí)用性。

一、引言

氮氧化物(NOx)是大氣污染的主要污染物之一，對環(huán)境和人類健康

造成嚴(yán)重危害。脫硝技術(shù)是控制NOx排放的重要手段，而智能脫硝

協(xié)同控制則是提高脫硝系統(tǒng)性能和效率的有效途徑。系統(tǒng)性能評估是

智能脫硝協(xié)同控制的重要組成部分，通過科學(xué)合理的評估方法，可以

準(zhǔn)確評價(jià)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和控制效果，為系統(tǒng)優(yōu)化和改進(jìn)提供指導(dǎo)。

二、系統(tǒng)性能評估的基礎(chǔ)

(一)參數(shù)監(jiān)測與數(shù)據(jù)采集

系統(tǒng)性能評估首先需要對脫硝系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和數(shù)據(jù)

采集。這些參數(shù)包括脫硝反應(yīng)器進(jìn)出口的NOx濃度、氨逃逸濃度、

煙氣流量、溫度、壓力等。通過安裝傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可以獲

取準(zhǔn)確、可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

采集到的原始數(shù)據(jù)往往存在噪聲、誤差和不完整性等問題，需要進(jìn)行

數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、濾波、歸一化等操作，以提

高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。

三、性能指標(biāo)選取

（一）脫硝效率

脫硝效率是衡量脫哨系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)，它表示脫硝系統(tǒng)將NOx

轉(zhuǎn)化為氮?dú)獾某潭取Ｃ撓跣士梢酝ㄟ^計(jì)算脫硝反應(yīng)器進(jìn)出口NOx

濃度的差值來確定°

（二）氨逃逸率

氨逃逸率是指脫硝過程中未反應(yīng)的氨排放到煙氣中的比例。過高的氨

逃逸率會導(dǎo)致氨的浪費(fèi)和環(huán)境污染，因此氯逃逸率也是一個(gè)重要的性

（三）系統(tǒng)穩(wěn)定性

系統(tǒng)穩(wěn)定性反映了脫硝系統(tǒng)在不同工況下保持穩(wěn)定運(yùn)行的能力。包括

系統(tǒng)對負(fù)荷變化、參數(shù)擾動等的響應(yīng)能力和抗干擾能力。

（四）能耗指標(biāo)

能耗指標(biāo)包括脫硝系統(tǒng)的電耗、氨耗等，衡量了系統(tǒng)的運(yùn)行成本和能

源利用效率。

四、評估算法應(yīng)用

（一）基于統(tǒng)計(jì)分析的評估算法

統(tǒng)計(jì)分析方法可以對采集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取出系統(tǒng)性能的

特征和規(guī)律。例如，采用均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來評估脫硝

效率的穩(wěn)定性和波動情況。

（二）基于模型預(yù)測的評估算法

建立脫硝系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測的參數(shù)預(yù)測脫硝效率、氨逃

逸率等性能指標(biāo)。模型預(yù)測算法可以提前發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)可能出現(xiàn)的問題,

為系統(tǒng)的優(yōu)化和調(diào)整提供預(yù)警。

（三）基于人工智能的評估算法

利用人工智能技術(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等，對脫硝系統(tǒng)的性能進(jìn)

行評估。人工智能算法可以自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，具有較高

的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性C

五、實(shí)際案例分析

以某電廠脫硝系統(tǒng)為例，應(yīng)用上述系統(tǒng)性能評估方法進(jìn)行了實(shí)際案例

分析。通過對脫硝系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)的長期監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集，建立了相應(yīng)

的評估模型。評估結(jié)果顯示，該脫硝系統(tǒng)的脫硝效率穩(wěn)定在較高水平,

氨逃逸率控制在合理范圍內(nèi)，系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性和能耗性能。同

時(shí)，通過評估算法的預(yù)警功能，及時(shí)發(fā)現(xiàn)了一些潛在的問題，并采取

了相應(yīng)的措施進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高了脫哨系統(tǒng)的整體運(yùn)行性能。

六、結(jié)論

智能脫硝協(xié)同控制中的系統(tǒng)性能評估方法對于確保脫硝系統(tǒng)的高效

運(yùn)行和減排效果具有重要意義。通過合理選取性能指標(biāo)和應(yīng)用先進(jìn)的

評估算法，可以全面、準(zhǔn)確地評估脫硝系統(tǒng)的性能。實(shí)際案例分析表

明，所提出的系統(tǒng)性能評估方法具有有效性和實(shí)用性，可以為智能脫

硝協(xié)同控制的優(yōu)化和改進(jìn)提供可靠的依據(jù)。未來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)

展，將進(jìn)一步完善系統(tǒng)性能評估方法，提高脫硝系統(tǒng)的智能化水平和

運(yùn)行性能。

第六部分控制策略適應(yīng)性分析

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)

智能脫硝協(xié)同控制策略口數(shù)

據(jù)驅(qū)動方法的適應(yīng)性分析1.數(shù)據(jù)質(zhì)量對適應(yīng)性的影響。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和及

時(shí)性是數(shù)據(jù)驅(qū)動方法能否有效適應(yīng)智能脫硝協(xié)同控制的關(guān)

鍵。準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)能確保模型建立的準(zhǔn)確性，從而提供可靠的

控制策略；完整的數(shù)據(jù)能避免信息缺失導(dǎo)致的誤判；而及時(shí)

的數(shù)據(jù)更新則能使控制策略跟上脫硝系統(tǒng)實(shí)時(shí)變化的工

況，保持良好的適應(yīng)性。

2.數(shù)據(jù)多樣性的要求。智能脫硝協(xié)同控制涉及多種參數(shù)和

變量，不同類型的數(shù)據(jù)對于策略適應(yīng)性有著不同的作用。例

如，運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)對于模型訓(xùn)練和優(yōu)化至關(guān)重要，能反映系

統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律；實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)則能及時(shí)捕捉系統(tǒng)的動態(tài)變

化，以便快速調(diào)整控制策略；故障診斷數(shù)據(jù)有助于提前發(fā)現(xiàn)

潛在問題，提前采取措施避免性能下降。

3.數(shù)據(jù)處理技術(shù)的適應(yīng)性。面對龐大復(fù)雜的脫硝數(shù)據(jù)，高

效的數(shù)據(jù)處理技術(shù)是保在適應(yīng)性的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)清洗、特征提

取、降維等技術(shù)的選擇和應(yīng)用要能有效地處理各種類型的

數(shù)據(jù)，去除噪聲和干擾，提取關(guān)鍵特征，為模型建立提供良

好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而提高控制策略對不同數(shù)據(jù)情況的適應(yīng)

性。

基于模型預(yù)測的控制策略適

應(yīng)性分析1.模型準(zhǔn)確性與適應(yīng)性的關(guān)聯(lián)。模型預(yù)測的準(zhǔn)確性直接影

響控制策略的適應(yīng)性。精確的模型能更準(zhǔn)確地預(yù)測脫硝系

統(tǒng)的未來狀態(tài)，從而制定出更合適的控制策略。模型的準(zhǔn)確

性受到模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)優(yōu)化、數(shù)據(jù)擬合等多方面因素的影

響，需要不斷進(jìn)行驗(yàn)證和改進(jìn)，以確保在不同工況下都能有

較好的適應(yīng)性。

2.模型魯棒性對適應(yīng)性的作用。脫硝系統(tǒng)往往存在不確定

性和干擾因素，模型的魯棒性能夠使其在面對這些情況時(shí)

仍能保持一定的控制效果。通過設(shè)計(jì)具有較強(qiáng)抗干擾能力