基于支持向量機的水泥生料粉磨細度軟測量方法研究.pdf

1、在水泥生產過程中，生料經粉磨形成具有一定細度要求的粉末對水泥質量有巨大影響。生料細度的檢測是生料粉磨系統(tǒng)優(yōu)化控制的重要環(huán)節(jié)，國內通常采用人工離線化驗的方式得到生料細度篩余百分比，但其檢測周期一般為兩到四小時；國外通常采用在線分析儀進行生料細度的測量，但其價格昂貴且不易維護。針對生料細度人工檢測周期時間長、工作效率低、在線分析儀價格昂貴、不易維護等導致生料細度出現(xiàn)合格率偏低及檢測效率和經濟效益不能兼顧等問題。本文提出了一種快速有效的生料細

2、度軟測量方法，設計并實現(xiàn)了生料細度在線軟測量系統(tǒng)，有效的解決了人工檢測效率低、在線分析儀價格昂貴等問題。具體研究如下：
　　首先，本文總結了現(xiàn)有軟測量建模方法，并深入研究了生料粉磨系統(tǒng)工藝和生料磨工作原理。通過分析生料細度的影響因素確定生料細度軟測量系統(tǒng)的輔助變量，提出基于支持向量機和數(shù)據(jù)驅動的建模方法，實現(xiàn)對生料細度的軟測量。
　　其次，針對生料細度軟測量建模過程中由于存在延時導致建模失效的問題，構建系統(tǒng)延時(T)與最小二

3、乘支持向量回歸(LSSVR)相結合的軟測量模型：將系統(tǒng)延時劃分為“靜態(tài)響應延時”和“動態(tài)響應延時”；借助于歸一化互相關與一階廣義差分手段，得到“靜態(tài)響應延時”和“動態(tài)響應延時”兩參數(shù)的延時估計數(shù)學模型；并利用最小二乘支持向量機對經延時系統(tǒng)處理后的樣本建立預測模型。基于此T-LSSVR模型對生料細度進行軟測量建模實驗，驗證了本文所提方法對生料細度軟測量建模的有效性及可靠性。
　　最后，設計并實現(xiàn)了生料細度在線軟測量系統(tǒng)。通過客戶端軟