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本发明公开了一种湿法烟气脱硫过程的多目标优化控制方法，对湿法脱硫过程进行分析，结合大量生产过程监控数据，采用主元成分分析法对机组负荷、烟气流量、入口SO2浓度、入口O2浓度、PH值、烟气温度、粉尘含量、浆液密度和石灰石浆液流量等工艺变量进行关联分析。将采集的数据进行数据归一化后采用最小二乘支持向量机建立脱硫过程的脱硫效率和脱硫成本的预测模型，提取工艺参数等约束条件。然后采用基于小生境方法的多目标进化算法求解该多目标优化问题，实现脱硫过程实时多目标优化。根据不同的初始值分别建立不同神经网络模型和控制器，构建脱硫过程加权型多模型自适应控制器，进一步提高脱硫过程的脱硫效率和降低脱硫成本。
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