聯(lián)合粉磨系統(tǒng)水泥粒度軟測量研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩65頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、我國水泥工業(yè)的發(fā)展非常迅速,從上個世紀(jì)八十年代中期,我國的水泥產(chǎn)量一直位居世界第一。2013年成品水泥總產(chǎn)量更是達(dá)到24.1億噸,占世界水泥總產(chǎn)量的50%以上,但是我國水泥質(zhì)量合格率偏低。這是由于資金等條件限制,我國大多數(shù)企業(yè)基本不使用在線粒度監(jiān)測儀而是通過離線檢測水泥粒度,因此測定結(jié)果比生產(chǎn)嚴(yán)重滯后,增加了出現(xiàn)不合規(guī)格產(chǎn)品的概率。軟測量技術(shù)的出現(xiàn)能夠很好地解決上述問題,并可使測得的結(jié)果可信、合理、精確度高。
  本文以山水集團(tuán)平

2、陰水泥廠的聯(lián)合粉磨系統(tǒng)為研究目標(biāo),深入分析聯(lián)合粉磨系統(tǒng)的水泥生產(chǎn)工藝,選擇輥壓機(jī)電流、喂料量、循環(huán)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、出磨提升機(jī)電流、出磨負(fù)壓、選粉機(jī)轉(zhuǎn)速、大風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、出磨物料溫度為水泥粒度軟測量的輔助變量。用拉依達(dá)準(zhǔn)則去除異常數(shù)據(jù),并對去除異常數(shù)據(jù)后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。
  由于聯(lián)合粉磨系統(tǒng)是一個非線性、大滯后、強(qiáng)耦合的系統(tǒng),很難采用機(jī)理建模的方法對水泥粒度進(jìn)行軟測量,因此在了解各種建模方法的適用場合后,選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與最小二乘支

3、持向量機(jī)(LS-SVM)對水泥粒度進(jìn)行建模。對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),詳細(xì)介紹了Levenberg-Marquardt(L-M)優(yōu)化算法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層的選取方法和隱含層節(jié)點(diǎn)個數(shù)的選取方法,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水泥粒度軟測量模型,仿真實(shí)驗(yàn)表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層個數(shù)的選取和隱含層節(jié)點(diǎn)個數(shù)的選取對模型性能影響很大,且該模型訓(xùn)練時間長,容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。對于最小二乘支持向量機(jī),詳細(xì)介紹了其基本理論、核函數(shù)的選擇、模型參數(shù)的選取,采用徑向基

4、函數(shù),并用交叉驗(yàn)證的方法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,建立了基于最小二乘支持向量機(jī)的水泥粒度軟測量模型,仿真實(shí)驗(yàn)表明LS-SVM方法的預(yù)測精度高、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、泛化性能好。通過對比最小二乘支持向量機(jī)的訓(xùn)練誤差均方根、訓(xùn)練相對誤差均值、測試誤差均方根和測試相對誤差均值等各項(xiàng)性能指標(biāo)均優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),因此得出LS-SVM方法優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
  用Microsoft Visual Studio2005進(jìn)行軟件編程,該軟件已經(jīng)成功應(yīng)用于水泥生產(chǎn)現(xiàn)場,

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論