基于卡尔曼滤波的锅炉氧量测量值融合优化方法
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摘要：烟气含氧量作为锅炉运行的重要监控参数之一，既可反映燃烧设备与锅炉运行的完善程度，又是确保煤粉在炉膛充分燃烧的重要依据。目前，燃煤机组多采用氧化锆传感器进行氧量测量，其特点是响应时间较长，测量结果随空间位置改变，传感器损坏时无法及时更换等。针对上述问题和难点，研究提出了一种基于卡尔曼滤波器的传感器数据融合优化方法，并讨论了该方法在DCS系统上的实现方式，使得多个测量数据的综合结果具有更好的稳定性、抗干扰性，并可在部分设备损坏时得到可靠性更高的结果。（剩余3619字）