[發(fā)明專利]SCR脫硝NOx濃度的趨近二階小慣性對象預估算法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110459731.2 | 申請日： | 2021-04-27 |
| 公開（公告）號： | CN113110348B | 公開（公告）日： | 2022-08-26 |
| 發(fā)明（設計）人： | 趙長祥;陳剛 | 申請（專利權）人： | 國能南京電力試驗研究有限公司 |
| 主分類號： | G05B19/418 | 分類號： | G05B19/418 |
| 代理公司： | 南京匯盛專利商標事務所(普通合伙) 32238 | 代理人： | 張立榮;喬煒 |
| 地址： | 210046 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | scr 脫硝 nox 濃度 趨近 二階小 慣性 對象 預估 算法 | ||
1.一種SCR脫硝NOx濃度的趨近二階小慣性對象預估算法，其特征在于：
獲取SCR脫硝出口連續(xù)的NOx濃度值；
將連續(xù)NOx濃度值進行超前滯后計算得到值A；
將A分別進行滯后計算得到值B和C；
將A進行二階微分計算得到值D；
將A、B、C和D按比例求和得到NOx濃度的趨近二階小慣性對象預估值；
將連續(xù)NOx濃度值通過第一超前滯后模塊計算得到值A，第一超前滯后模塊的超前時間為T1，滯后時間為mT1；其中，m為常數(shù)；
將A經(jīng)過二階微分環(huán)節(jié)計算得到值D，所述二階微分環(huán)節(jié)由兩前后連接的一階微分環(huán)節(jié)組成；
所述一階微分環(huán)節(jié)由超前滯后模塊和減法器組成，輸入值分別輸入超前滯后模塊和減法器，超前滯后模塊的輸出值也輸入減法器，減法器輸出為一階微分環(huán)節(jié)的輸出值；
兩前后連接的一階微分環(huán)節(jié)分別為第一一階微分環(huán)節(jié)和第二一階微分環(huán)節(jié)；所述第一一階微分環(huán)節(jié)由第二超前滯后模塊和第一減法器組成，第二一階微分環(huán)節(jié)由第三超前滯后模塊和第二減法器組成，第一減法器輸出為第二一階微分環(huán)節(jié)的輸入值，第二減法器輸出為二階微分環(huán)節(jié)輸出值。
2.根據(jù)權利要求1所述SCR脫硝NOx濃度的趨近二階小慣性對象預估算法，其特征在于：所述第二超前滯后模塊的超前時間為0，滯后時間為mT2；第三超前滯后模塊的超前時間為0，滯后時間為mT3。
3.根據(jù)權利要求2所述SCR脫硝NOx濃度的趨近二階小慣性對象預估算法，其特征在于：將值A通過第四超前滯后模塊計算得到值B，第四超前滯后模塊的超前時間為0，滯后時間為mT2。
4.根據(jù)權利要求3所述SCR脫硝NOx濃度的趨近二階小慣性對象預估算法，其特征在于：將值A通過第五超前滯后模塊計算得到值C，第五超前滯后模塊的超前時間為0，滯后時間為mT3。
5.根據(jù)權利要求4所述SCR脫硝NOx濃度的趨近二階小慣性對象預估算法，其特征在于：所述T1、T2和T3與三者的平均值的差值均不大于三者平均值的十分之一。
6.根據(jù)權利要求5所述SCR脫硝NOx濃度的趨近二階小慣性對象預估算法，其特征在于：所述A、B、C和D分別按和的比例求和得到NOx濃度的趨近二階小慣性對象預估值。
7.根據(jù)權利要求6所述SCR脫硝NOx濃度的趨近二階小慣性對象預估算法，其特征在于：所述常數(shù)m等于0.75。
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