PSO-SVR在釹鐵硼氫粉碎工藝中的應用研究.pdf

1、釹鐵硼氫粉碎是永磁材料生產(chǎn)工藝中常用的制粉方法,由于釹鐵硼氫粉碎過程中被粉碎合金的粉碎狀態(tài)、合金中氫含量等生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)無法在線檢測,導致釹鐵硼氫粉碎工藝難以實現(xiàn)高水平自動控制。操作工人只能靠經(jīng)驗判斷,以延長合金吸氫時間來保證合金完全粉碎,造成生產(chǎn)周期延長,浪費資源,生產(chǎn)成本加大。合金吸氫反應過程狀態(tài)未知,難以調(diào)整最優(yōu)控制參數(shù),會影響合金粉末的品質(zhì)。為了保證產(chǎn)品質(zhì)量及生產(chǎn)效益,需要對釹鐵硼氫粉碎控制系統(tǒng)相關參數(shù)實施在線檢測,以滿足工藝控制

2、的需求。
　　本文對釹鐵硼氫粉碎原理、工藝、影響氫粉碎產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)周期的重要因素以及實現(xiàn)控制的難點作了深入分析研究,針對粉碎過程重要參數(shù)無法在線檢測問題,提出基于支持向量機的預測方法實現(xiàn)釹鐵硼合金中氫含量的預報,并根據(jù)預報結果來調(diào)整相關控制參數(shù),縮短生產(chǎn)周期,提高產(chǎn)品質(zhì)量。
　　支持向量機建立在統(tǒng)計學習理論基礎上,通過核函數(shù)計算將低維空間非線性問題轉化成高維空間線性問題,能較好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)等問題,是解決非線

3、性問題的重要工具。以其很強的學習能力和泛化能力,受到智能算法領域學者的廣泛關注,目前在許多領域得到成功應用。論文的主要內(nèi)容包括:
　　1、對釹鐵硼氫粉碎原理及工藝過程進行研究,深入分析影響產(chǎn)品質(zhì)量及生產(chǎn)周期的因素。
　　2、簡單介紹支持向量機理論基礎及基本原理,利用生產(chǎn)過程的歷史數(shù)據(jù)建立支持向量機預測模型,采用MATLAB軟件進行仿真和驗證。
　　3、基于交叉驗證思想,以支持向量機預測模型的均方誤差最小為目標,采用粒子