基于支持向量机的铝粉细粉率软测量

【摘要】： 在工业生产过程中,存在很多无法在线测量或不宜测量的变量。为解决此类问题,软测量技术应运而生。支持向量机是以统计学理论为基础,以结构风险最小化为目标的学习机,不存在局部最小点问题,不过分依赖样本的数量等优点,适合对复杂工业过程变量的软测量。在铝粉雾化生产过程中,控制产品质量的主要指标是铝粉细粉率,但该变量无法在线测量。 本文以某企业铝粉雾化生产控制系统开发为背景,建立铝粉细粉率软测量模型。而建立模型的关键是寻找影响铝粉细粉率的因素,分别从铝粉氮气雾化生产过程和雾化喷嘴物理模型进行研究,寻找影响铝粉细粉率的辅助变量,为建立软测量模型提供必要条件。 为实现支持向量机技术在铝粉细粉率软测量建模中的应用,详细研究了核函数和结构参数对软测量模型的影响,采用RBF核函数。在总结双线性参数选取方法和网格参数选取方法的基础上,提出了双线性网格搜索参数选取方法。对现场采集数据预处理,选择v-SVR,建立基于支持向量机的软测量模型。最后对实际数据仿真实验,证实所建模型比基于RBF所建模型具有更高的精度,最后结合工程实际完成了在上位机监控系统上的应用开发。