基于IPSO-SVR的水泥窑尾分解率软测量研究

发布时间：2017-09-17 17:50

  本文关键词：基于IPSO-SVR的水泥窑尾分解率软测量研究

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【摘要】：为实现水泥窑尾分解率的实时在线检测,利用软测量技术在解决工业在线测量问题中的优势,提出一种改进的粒子群参数优化的支持向量回归机算法(IPSO-SVR),即通过粒子群算法对支持向量机模型核心参数进行优化选择,并在粒子群算法中引入自适应惯性权重的思想,克服粒子群算法容易出现早熟收敛、陷入局部极值的缺点,最终建立起基于IPSO-SVR的窑尾分解率软测量模型。将其与基于交叉验证法(CV)和未改进粒子群算法优化SVR参数的软测量模型进行仿真对比实验,实验表明:该IPSO-SVR模型具有更佳的预测能力,窑尾分解率预测相关系数达0.857 5,预测最大相对误差不超过1.14%,平均相对误差为0.75%,可进一步运用到诸如水泥生产等大型工业的产品分解率预测中。
【作者单位】： 长春工业大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 在线检测 窑尾分解率 软测量 粒子群算法 支持向量回归机
【基金】：吉林省科学技术厅计划项目(20150203003SF)
【分类号】：TQ172.622.26;TP18
【正文快照】： 0引言预分解技术作为新型干法水泥生产工艺的核心技术,是在悬浮预热器和回转窑之间增加了新热源——分解炉,旨在提高窑尾分解率。增加分解炉设备,减轻了窑内烧成带的热负荷,大幅度提高了窑系统的生产效率,所以窑尾分解率的高低及其稳定情况成为控制分解炉及回转窑的重要参考量

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本文编号：870858