本文關(guān)鍵詞：燒結(jié)磚隧道窯焙燒過(guò)程的建模與優(yōu)化研究

  更多相關(guān)文章： 增量型極限學(xué)習(xí)改進(jìn)算法 案例推理 聚類(lèi)分析 粒子群算法 遺傳算法

【摘要】：當(dāng)今社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵在于能源與環(huán)境,但是隨著工業(yè)的發(fā)展,能源短缺和環(huán)境污染問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重。然而,廣西大多數(shù)制磚企業(yè)在燒結(jié)磚隧道窯焙燒生產(chǎn)過(guò)程中都普遍存在自動(dòng)化程度低、生產(chǎn)效率低、產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定、管理不規(guī)范等問(wèn)題。因此,研究燒結(jié)磚隧道窯焙燒過(guò)程的建模與優(yōu)化,以此提高資源利用效率、減少?gòu)U物排放具有重要的意義。本文在對(duì)燒結(jié)磚隧道窯工藝原理及控制關(guān)鍵研究分析的基礎(chǔ)上,首先確定了燒結(jié)磚隧道窯焙燒過(guò)程的數(shù)據(jù)變量；然后針對(duì)增量型極限學(xué)習(xí)機(jī)在訓(xùn)練過(guò)程中,由于輸入權(quán)值以及隱層神經(jīng)元的閾值是隨機(jī)取得,可能存在部分隱層神經(jīng)元的輸出權(quán)值過(guò)小,使其對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出貢獻(xiàn)很小,存在無(wú)效神經(jīng)元的問(wèn)題,它不但使網(wǎng)絡(luò)變得更復(fù)雜,而且降低了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,所以本文提出了一種給增量型極限學(xué)習(xí)機(jī)隨機(jī)的隱層輸出矩陣加上了一個(gè)偏置的改進(jìn)方法(用II-ELM表示),并分析證明了該方法的有效性；最后使用UCI數(shù)據(jù)庫(kù)中的多種數(shù)據(jù),通過(guò)與I-ELM方法在分類(lèi)和回歸問(wèn)題上的仿真對(duì)比,驗(yàn)證了II-ELM的有效性,并將該方法應(yīng)用于燒結(jié)磚隧道窯焙燒過(guò)程建模。本文選擇案例推理方法優(yōu)化燒結(jié)磚隧道窯焙燒過(guò)程,首先為了提高案例檢索效率,本文描述了一種基于聚類(lèi)分析的案例分類(lèi)方法；其次,案例推理過(guò)程中還采用了基于粒子群算法的權(quán)重提取和基于遺傳算法的案例修改；最后,通過(guò)尋找與之相似的歷史案例以及案例重用和案例修改來(lái)給出當(dāng)前工況優(yōu)化后的案例解。基于上述燒結(jié)磚隧道窯焙燒過(guò)程的建模與優(yōu)化研究,最終通過(guò)半實(shí)物仿真平臺(tái)驗(yàn)證了燒結(jié)磚隧道窯焙燒過(guò)程優(yōu)化控制的可行性。
【關(guān)鍵詞】：增量型極限學(xué)習(xí)改進(jìn)算法 案例推理 聚類(lèi)分析 粒子群算法 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TQ054.7
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 研究背景及意義11
• 1.2 燒結(jié)磚隧道窯的國(guó)內(nèi)外發(fā)展及應(yīng)用現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 隧道窯的建造水平現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 燒結(jié)磚隧道窯的燒結(jié)工藝現(xiàn)狀12
• 1.2.3 燒結(jié)磚隧道窯的優(yōu)化控制水平現(xiàn)狀12-13
• 1.3 課題來(lái)源13-14
• 1.4 論文的主要內(nèi)容14-15
• 第二章 燒結(jié)磚隧道窯焙燒過(guò)程的預(yù)測(cè)建模15-44
• 2.1 引言15
• 2.2 燒結(jié)磚隧道窯簡(jiǎn)介15-19
• 2.3 增量型極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的改進(jìn)19-33
• 2.3.1 極限學(xué)習(xí)機(jī)簡(jiǎn)介19-21
• 2.3.2 增量型極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的描述21-24
• 2.3.3 增量型極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的改進(jìn)24-29
• 2.3.4 增量型極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的改進(jìn)效果29-33
• 2.4 燒結(jié)磚隧道窯焙燒過(guò)程建模方法的選擇33-43
• 2.4.1 Ⅰ-ELM建模方法33-35
• 2.4.2 Ⅱ-ELM建模方法35-38
• 2.4.3 兩種方法的對(duì)比38-39
• 2.4.4 基于Ⅱ-ELM的預(yù)測(cè)建模效果39-43
• 2.5 本章小結(jié)43-44
• 第三章 燒結(jié)磚隧道窯焙燒過(guò)程的優(yōu)化44-55
• 3.1 引言44
• 3.2 案例推理簡(jiǎn)介44-45
• 3.3 基于案例推理優(yōu)化燒結(jié)磚隧道窯焙燒過(guò)程45-47
• 3.4 案例庫(kù)的分類(lèi)管理47-50
• 3.4.1 基于粒子群算法尋找各輸入的權(quán)重47-49
• 3.4.2 基于聚類(lèi)分析的案例分類(lèi)49-50
• 3.5 案例檢索50-51
• 3.6 案例重用51
• 3.7 案例修改51-53
• 3.7.1 遺傳算法51-52
• 3.7.2 基于遺傳算法的案例修改52-53
• 3.8 案例存儲(chǔ)與維護(hù)53-54
• 3.9 本章小結(jié)54-55
• 第四章 燒結(jié)磚隧道窯焙燒過(guò)程的PID控制55-60
• 4.1 引言55
• 4.2 隧道窯焙燒過(guò)程的PID控制55-59
• 4.2.1 無(wú)延時(shí)的PID控制效果55-57
• 4.2.2 有延時(shí)的PID控制效果57-59
• 4.3 本章小結(jié)59-60
• 第五章 半實(shí)物仿真平臺(tái)60-71
• 5.0 引言60
• 5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)簡(jiǎn)介60-68
• 5.1.1 對(duì)象計(jì)算機(jī)61-63
• 5.1.2 監(jiān)控計(jì)算機(jī)與DCS控制柜63-65
• 5.1.3 虛擬對(duì)象與執(zhí)行器65
• 5.1.4 優(yōu)化計(jì)算機(jī)65-67
• 5.1.5 各部分的聯(lián)系67-68
• 5.2 基于半實(shí)物仿真平臺(tái)的研究效果68-70
• 5.3 本章小結(jié)70-71
• 第六章 結(jié)論與展望71-72
• 6.1 本文總結(jié)71
• 6.2 本文存在的問(wèn)題71-72
• 參考文獻(xiàn)72-77
• 致謝77-78
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文情況78

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