烧结砖隧道窑焙烧过程的建模与优化研究

发布时间：2017-09-28 20:14

  本文关键词：烧结砖隧道窑焙烧过程的建模与优化研究

  更多相关文章： 增量型极限学习改进算法 案例推理 聚类分析 粒子群算法 遗传算法

【摘要】：当今社会可持续发展的关键在于能源与环境,但是随着工业的发展,能源短缺和环境污染问题越来越严重。然而,广西大多数制砖企业在烧结砖隧道窑焙烧生产过程中都普遍存在自动化程度低、生产效率低、产品质量不稳定、管理不规范等问题。因此,研究烧结砖隧道窑焙烧过程的建模与优化,以此提高资源利用效率、减少废物排放具有重要的意义。本文在对烧结砖隧道窑工艺原理及控制关键研究分析的基础上,首先确定了烧结砖隧道窑焙烧过程的数据变量；然后针对增量型极限学习机在训练过程中,由于输入权值以及隐层神经元的阈值是随机取得,可能存在部分隐层神经元的输出权值过小,使其对网络输出贡献很小,存在无效神经元的问题,它不但使网络变得更复杂,而且降低了网络的稳定性,所以本文提出了一种给增量型极限学习机随机的隐层输出矩阵加上了一个偏置的改进方法(用II-ELM表示),并分析证明了该方法的有效性；最后使用UCI数据库中的多种数据,通过与I-ELM方法在分类和回归问题上的仿真对比,验证了II-ELM的有效性,并将该方法应用于烧结砖隧道窑焙烧过程建模。本文选择案例推理方法优化烧结砖隧道窑焙烧过程,首先为了提高案例检索效率,本文描述了一种基于聚类分析的案例分类方法；其次,案例推理过程中还采用了基于粒子群算法的权重提取和基于遗传算法的案例修改；最后,通过寻找与之相似的历史案例以及案例重用和案例修改来给出当前工况优化后的案例解。基于上述烧结砖隧道窑焙烧过程的建模与优化研究,最终通过半实物仿真平台验证了烧结砖隧道窑焙烧过程优化控制的可行性。
【关键词】：增量型极限学习改进算法 案例推理 聚类分析 粒子群算法 遗传算法
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ054.7
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 研究背景及意义11
• 1.2 烧结砖隧道窑的国内外发展及应用现状11-13
• 1.2.1 隧道窑的建造水平现状11-12
• 1.2.2 烧结砖隧道窑的烧结工艺现状12
• 1.2.3 烧结砖隧道窑的优化控制水平现状12-13
• 1.3 课题来源13-14
• 1.4 论文的主要内容14-15
• 第二章 烧结砖隧道窑焙烧过程的预测建模15-44
• 2.1 引言15
• 2.2 烧结砖隧道窑简介15-19
• 2.3 增量型极限学习机算法的改进19-33
• 2.3.1 极限学习机简介19-21
• 2.3.2 增量型极限学习机算法的描述21-24
• 2.3.3 增量型极限学习机算法的改进24-29
• 2.3.4 增量型极限学习机算法的改进效果29-33
• 2.4 烧结砖隧道窑焙烧过程建模方法的选择33-43
• 2.4.1 Ⅰ-ELM建模方法33-35
• 2.4.2 Ⅱ-ELM建模方法35-38
• 2.4.3 两种方法的对比38-39
• 2.4.4 基于Ⅱ-ELM的预测建模效果39-43
• 2.5 本章小结43-44
• 第三章 烧结砖隧道窑焙烧过程的优化44-55
• 3.1 引言44
• 3.2 案例推理简介44-45
• 3.3 基于案例推理优化烧结砖隧道窑焙烧过程45-47
• 3.4 案例库的分类管理47-50
• 3.4.1 基于粒子群算法寻找各输入的权重47-49
• 3.4.2 基于聚类分析的案例分类49-50
• 3.5 案例检索50-51
• 3.6 案例重用51
• 3.7 案例修改51-53
• 3.7.1 遗传算法51-52
• 3.7.2 基于遗传算法的案例修改52-53
• 3.8 案例存储与维护53-54
• 3.9 本章小结54-55
• 第四章 烧结砖隧道窑焙烧过程的PID控制55-60
• 4.1 引言55
• 4.2 隧道窑焙烧过程的PID控制55-59
• 4.2.1 无延时的PID控制效果55-57
• 4.2.2 有延时的PID控制效果57-59
• 4.3 本章小结59-60
• 第五章 半实物仿真平台60-71
• 5.0 引言60
• 5.1 实验平台简介60-68
• 5.1.1 对象计算机61-63
• 5.1.2 监控计算机与DCS控制柜63-65
• 5.1.3 虚拟对象与执行器65
• 5.1.4 优化计算机65-67
• 5.1.5 各部分的联系67-68
• 5.2 基于半实物仿真平台的研究效果68-70
• 5.3 本章小结70-71
• 第六章 结论与展望71-72
• 6.1 本文总结71
• 6.2 本文存在的问题71-72
• 参考文献72-77
• 致谢77-78
• 攻读学位期间发表论文情况78

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本文编号：937821