论文摘要
在水泥生产过程中,为了应对分解炉结构的复杂性和影响出口温度变量的多样性,提出一种动态主元分析(Dynamic Principal Component Analysis,DPCA)与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)相结合的数据驱动建模预测方法用来预测分解炉出口温度。通过采集的生产数据,提取影响出口温度变量的主元从而达到降维目的,将降维后的变量作为极限学习机的输入,分解炉出口温度作为极限学习机的输出。经极限学习机参数设置、训练、调整,得到出口温度预测模型。仿真验证结果表明,运用动态主元分析和极限学习机相结合的方法建立的分解炉出口温度预测模型具有良好的预测精度,且为后续出口温度的控制研究提供了依据,对水泥高效节能生产具有重要意义。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王祥民,董学平,于广宇
关键词: 分解炉出口温度,数据驱动建模,动态主元分析,降维,极限学习机
来源: 测控技术 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑,经济与管理科学
专业: 无机化工,自动化技术,工业经济
单位: 合肥工业大学电气与自动化工程学院
基金: 合肥工业大学产学研校企合作项目(w2015jskf0030)
分类号: TP18;F426.71
DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.12.006
页码: 35-39+76
总页数: 6
文件大小: 2750K
下载量: 77
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