魏立新
,
高江曼
,
麻诚
,
车海军
,
杨景明
钢铁
doi:10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.20140563
冷轧平整机的工作辊直接和带钢接触，其表面粗糙度衰减情况对带钢成品的板形和表面质量有重大影响。因此，分析轧辊磨损机制，对轧辊表面粗糙度的衰减进行精确预测十分必要。首先采用灰色关联度分析对影响平整机工作辊表面粗糙度磨损的因素进行分析，确定了工作辊表面粗糙度评估指标体系。进而应用优化在线稀疏最小二乘支持向量回归模型对冷轧平整机的上工作辊表面粗糙度进行在线预测。通过预测误差准则实现系统的前向递推，采用FLOO(fast leave one out)的修剪算法实现其后向删减，并且采用最速下降法实现了2个超参数的在线优化。经过仿真研究表明，系统预测的绝对误差平均值为0.0149，与其他方法相比具有明显的优越性，并且系统具有在线自适应的能力，能够随着时间而进化。
关键词:
表面粗糙度
,
灰色关联度分析
,
在线
,
稀疏
,
最小二乘支持向量
李桂香
,
王磊
,
王元麒
,
李继定
膜科学与技术
提出基于三段膜分离过程的智能模型,并应用它在线分析炼厂气氢回收过程中的关键性能参数.首先,应用网格搜索和交叉验证,结合贝叶斯估计得到最小二乘支持向量机的sig2和gam参数的最优值;然后,建立基于最小二乘支持向量机的三段氢回收膜分离过程模型;最后,基于Matlab2010a软件平台和现场数据编程建模,对炼厂气氢回收过程中的关键性能参数进行在线预测分析.仿真结果表明,模型正确合理、预测速度快,其预测值和实际测量值基本吻合,误差小,可以很好地反映出三段膜膜组件良好的分离性能,对气体膜分离过程中的参数在线检测和过程实时优化控制具有一定的指导意义.
关键词:
气体膜分离技术
,
最小二乘支持向量机
,
三段
,
在线检测
,
实时优化控制
