王 帅,张云佳,王雪梅,乔建仙

(解放军后勤工程学院 化学与材料工程系,重庆 401331)

LS-SVM算法在近红外光谱煤质分析中的应用①

王 帅,张云佳,王雪梅,乔建仙

(解放军后勤工程学院 化学与材料工程系,重庆 401331)

针对目前电力行业煤质分析的需求,提出了基于Hadamard近红外光谱的煤质分析技术,对Hadamard近红外光谱仪研制、控制分析软件设计、煤炭光谱信号采集、指标特征信息提取、定量模型建立五个环节综合考虑,研发了Hadamard近红外煤质分析系统.研究中,对41个不同质量指标的标准煤样进行了定量分析预测,考察了在相同粒径的条件下Hadamard近红外光谱对煤炭指标的预测能力,提出了基于ICA+LS-SVM算法的的煤炭指标预测方法,光谱数据与煤炭指标具有很好的相关性,相关系数普遍在0.9以上,取得了较好预测效果.

近红外光谱;煤质分析;Hadamard变换;最小二乘支持向量机;快速检测

煤炭作为我国的主要能源,对我国国民经济的发展起着极其重要的作用.随着经济的发展和人民生活水平的不断提高,人们对于煤炭的利用和研究也越来越广泛和深入.火力发电在我国电力生产行业中占主导地位,月发电量达到4082.60亿千瓦时,占总发电量的83.60%[1,2].而煤电企业主要原料是煤炭,占到了公司总成本的一半以上,长期以来,火力发电厂燃煤煤质成分的分析一直都是采用实验室分析的手段,分析一个煤样需要六个小时以上,远远不能满足燃烧调整的需要,因此,实现煤质的快速分析已成为工业……