基于多模型LS-SVM造紙黑液濃度軟測量.pdf

1、黑液濃度是造紙堿回收蒸發(fā)工段中一個非常重要的控制指標(biāo),由于黑液成分比較復(fù)雜,具有較大的硬件在線測量難度,且要花費(fèi)較高的成本,本文利用軟測量技術(shù)解決這一問題。軟測量技術(shù)的思想是把自動控制原理理論與實(shí)際生產(chǎn)過程有效的結(jié)合起來,利用可知的輔助變量,用計(jì)算機(jī)技術(shù)組建輔助變量和主導(dǎo)變量的模型,實(shí)現(xiàn)估計(jì)難以測量的主導(dǎo)變量,主要包括輔助變量、主導(dǎo)變量和模型三部分。實(shí)現(xiàn)了用軟件代替硬件的功能,不但經(jīng)濟(jì)可靠,而且反應(yīng)迅速。
　　本文首先對建模數(shù)據(jù)進(jìn)

2、行了處理,由于在實(shí)際生產(chǎn)過程中輔助變量和主導(dǎo)變量間存在不同程度上的滯后,同一時刻的輔助變量值和主導(dǎo)變量值不能準(zhǔn)確體現(xiàn)它們的內(nèi)在聯(lián)系。本文利用灰關(guān)聯(lián)分析法,根據(jù)各輔助變量和主導(dǎo)變量一定時間段上的斜率相似程度來判斷滯后時間,提高了變量間內(nèi)在聯(lián)系的真實(shí)性。一次性利用所有輔助變量建模存在變量間信息冗余問題,從而使模型的預(yù)測效果受到影響。采用相關(guān)系數(shù)法計(jì)算各輔助變量間的相關(guān)性,把相關(guān)性較小的變量組成一個輸入組,從而組建三個子模型。并利用各子模型預(yù)

3、測誤差的倒數(shù)作為子模型加權(quán)系數(shù),有效地提高了軟測量精度。軟測量建模方法有很多種,其中以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化為原則的最小二乘支持向量機(jī)是新興機(jī)器學(xué)習(xí)方法,具有訓(xùn)練樣本小和計(jì)算速度快等優(yōu)點(diǎn),所以選擇最小二乘支持向量機(jī)建立軟測量模型。最小二乘支持向量機(jī)模型中的正則化參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)需要通過優(yōu)化算法進(jìn)行尋優(yōu),本文根據(jù)正切函數(shù)和反正切函數(shù)的單調(diào)性,提出了改進(jìn)慣性權(quán)重粒子群優(yōu)化算法,通過加入比重參數(shù)設(shè)定慣性權(quán)重的迭代方式。
　　為了證明所提方法的有

4、效性,本文利用在廣西南寧某造紙廠采集到的數(shù)據(jù),在MATLAB平臺上進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。用灰關(guān)聯(lián)分析法計(jì)算各輔助變量和黑液濃度相差不同時間間隔時的絕對關(guān)聯(lián)度,剔除各輔助變量和黑液濃度最大關(guān)聯(lián)度中較小的輔助變量,并用相關(guān)系數(shù)法對剩余的輔助變量進(jìn)行分組,使得分組后的輔助變量間信息冗余最小。通過多個測試函數(shù)測試改進(jìn)慣性權(quán)重粒子群優(yōu)化算法的性能,并用于優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)模型參數(shù)。通過對比灰關(guān)聯(lián)分析法處理后單模型和多模型最小二乘支持向量機(jī)建模方法