【摘 要】
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作为石灰回转窑生产过程中的重要参数,煅烧带温度对于石灰生产质量有着极大的影响。由于回转窑结构的特殊性,且煅烧带温度极高,煅烧带温度很难利用传感器直接测量。针对石灰
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金(20170540686);辽宁省教育厅科学研究项目(LGD2016009)资助
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作为石灰回转窑生产过程中的重要参数,煅烧带温度对于石灰生产质量有着极大的影响。由于回转窑结构的特殊性,且煅烧带温度极高,煅烧带温度很难利用传感器直接测量。针对石灰回转窑煅烧带温度的测量问题,将石灰回转窑煅烧带温度作为研究对象,提出了一种软测量方法。利用生产现场易测的数据建立回转窑煅烧带温度的软测量模型。首先引入核主成分分析对采集的可测数据进行主成分的提取,减少预测模型输入变量之间的耦合与相互干扰,同时减少了建模的复杂度。然后通过最小二乘支持向量机对石灰回转窑煅烧带温度建模。最小二乘支持向量机预测性能与模型参数有着很大的关系,为了提高预测精度,利用具有良好优化性能的和声搜索算法对最小二乘支持向量机预测模型中的参数进行优化。仿真实验结果表明,提出的回转窑煅烧带温度软测量方法具有较高的预测精度,减少了预测误差,预测值较好的反映了回转窑煅烧带温度的变化趋势。同时,减少了建模的复杂度。提出的石灰回转窑煅烧带温度软测量方法是有效的。
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