2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、回轉(zhuǎn)窯是燒結(jié)法生產(chǎn)氧化鋁的關(guān)鍵工藝設(shè)備,窯內(nèi)燒結(jié)過程是一類典型的復(fù)雜工業(yè)過程對象,具有強(qiáng)耦合、多干擾、大時滯、時變非線性等特征,生產(chǎn)過程的自動控制難度很大。在熟料燒結(jié)過程中,喂煤量是窯前操作的主要控制變量,準(zhǔn)確調(diào)節(jié)窯內(nèi)喂煤量可以穩(wěn)定窯內(nèi)工況,提高熟料的質(zhì)量和產(chǎn)量。由于窯內(nèi)工況、煤粉質(zhì)量、料漿成分、窯皮結(jié)構(gòu)對喂煤量的影響很大,使得有經(jīng)驗的操作工人也比較難以把握對喂煤量的加減。
  本文通過分析窯前各熱工數(shù)據(jù)與喂煤趨勢的關(guān)系,提出一種

2、基于局部線性嵌入(LLE)的隱馬爾可夫模型(LLE-HMM)以實(shí)現(xiàn)對窯內(nèi)喂煤趨勢進(jìn)行預(yù)測。首先針對熱工數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、濾波和標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理,然后采用LLE進(jìn)行非線性變換提取特征,接著通過量化處理得到符號值序列,最后結(jié)合 DS證據(jù)理論使用LLE-HMM進(jìn)行預(yù)測。通過對窯前數(shù)據(jù)仿真,結(jié)果表明該方法可對窯前喂煤趨勢進(jìn)行有效預(yù)測。論文主要的工作內(nèi)容如下:
  (1)分析了PCA、ICA、LDA這些線性變換方法的特點(diǎn)和不足,針對窯前時間序列數(shù)

3、據(jù)引入非線性變換進(jìn)行特征提取。采用流形學(xué)習(xí)中局部線性嵌入(LLE)進(jìn)行變換,并且對于數(shù)據(jù)的增量處理問題,采用更新代價矩陣的方法進(jìn)行權(quán)值重新計算。
  (2)將隱馬爾可夫模型(HMM)應(yīng)用在喂煤趨勢的預(yù)測中,在模型中采用等比例縮放量化的方法進(jìn)行時間序列符號化處理,同時針對模型的訓(xùn)練算法(Baum-Welch)依賴初值的選擇及容易陷入局部最優(yōu)進(jìn)行了優(yōu)化處理,最后結(jié)合DS證據(jù)理論使用HMM進(jìn)行喂煤趨勢預(yù)測。
  (3)將HMM與

4、BP、SVM、ELM這幾種預(yù)測模型進(jìn)行對比,可以發(fā)現(xiàn) HMM在熱工信號這類動態(tài)時序信號分類預(yù)測方面具有一定的優(yōu)勢。實(shí)驗中應(yīng)用HMM對回轉(zhuǎn)窯熱工數(shù)據(jù)進(jìn)行喂煤趨勢預(yù)測,并將 LLE-HMM與其他線性變換的模型進(jìn)行對比,結(jié)果表明LLE-HMM對窯內(nèi)喂煤趨勢預(yù)測具有較高的精度。
  本文通過分析窯前熱工數(shù)據(jù)的特征,采用LLE-HMM對回轉(zhuǎn)窯喂煤趨勢進(jìn)行預(yù)測。實(shí)驗仿真結(jié)果表明,該方法可以有效判斷喂煤趨勢的變化,可以為回轉(zhuǎn)窯的人工操作和專家控

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