發(fā)布時(shí)間：2018-01-28 22:44

  本文關(guān)鍵詞： 生料細(xì)度 軟測(cè)量 延時(shí) 最小二乘支持向量機(jī)　出處：《燕山大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在水泥生產(chǎn)過(guò)程中,生料經(jīng)粉磨形成具有一定細(xì)度要求的粉末對(duì)水泥質(zhì)量有巨大影響。生料細(xì)度的檢測(cè)是生料粉磨系統(tǒng)優(yōu)化控制的重要環(huán)節(jié),國(guó)內(nèi)通常采用人工離線化驗(yàn)的方式得到生料細(xì)度篩余百分比,但其檢測(cè)周期一般為兩到四小時(shí);國(guó)外通常采用在線分析儀進(jìn)行生料細(xì)度的測(cè)量,但其價(jià)格昂貴且不易維護(hù)。針對(duì)生料細(xì)度人工檢測(cè)周期時(shí)間長(zhǎng)、工作效率低、在線分析儀價(jià)格昂貴、不易維護(hù)等導(dǎo)致生料細(xì)度出現(xiàn)合格率偏低及檢測(cè)效率和經(jīng)濟(jì)效益不能兼顧等問(wèn)題。本文提出了一種快速有效的生料細(xì)度軟測(cè)量方法,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了生料細(xì)度在線軟測(cè)量系統(tǒng),有效的解決了人工檢測(cè)效率低、在線分析儀價(jià)格昂貴等問(wèn)題。具體研究如下:首先,本文總結(jié)了現(xiàn)有軟測(cè)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(guò)分析生料細(xì)度的影響因素確定生料細(xì)度軟測(cè)量系統(tǒng)的輔助變量,提出基于支持向量機(jī)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)生料細(xì)度的軟測(cè)量。其次,針對(duì)生料細(xì)度軟測(cè)量建模過(guò)程中由于存在延時(shí)導(dǎo)致建模失效的問(wèn)題,構(gòu)建系統(tǒng)延時(shí)(T)與最小二乘支持向量回歸(LSSVR)相結(jié)合的軟測(cè)量模型:將系統(tǒng)延時(shí)劃分為“靜態(tài)響應(yīng)延時(shí)”和“動(dòng)態(tài)響應(yīng)延時(shí)”;借助于歸一化互相關(guān)與一階廣義差分手段,得到“靜態(tài)響應(yīng)延時(shí)”和“動(dòng)態(tài)響應(yīng)延時(shí)”兩參數(shù)的延時(shí)估計(jì)數(shù)學(xué)模型;并利用最小二乘支持向量機(jī)對(duì)經(jīng)延時(shí)系統(tǒng)處理后的樣本建立預(yù)測(cè)模型。基于此T-LSSVR模型對(duì)生料細(xì)度進(jìn)行軟測(cè)量建模實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文所提方法對(duì)生料細(xì)度軟測(cè)量建模的有效性及可靠性。最后,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了生料細(xì)度在線軟測(cè)量系統(tǒng)。通過(guò)客戶端軟測(cè)量系統(tǒng)與服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)間的數(shù)據(jù)交互,完成對(duì)生料細(xì)度的在線軟測(cè)量,從而實(shí)現(xiàn)了在生料出磨前對(duì)生料細(xì)度的預(yù)測(cè)。該系統(tǒng)滿足了基本的工業(yè)需求,節(jié)省了人工與經(jīng)濟(jì)成本、提高了工作效率,為生料細(xì)度的優(yōu)化控制創(chuàng)造了條件。
[Abstract]:In the cement production process, raw materials grinding with certain requirements of the fineness of the powder have great influence on the quality of the cement raw meal fineness. Detection is an important step in the optimization control of raw material grinding system, the domestic commonly used artificial way to get offline laboratory raw meal fineness sieve residue percentage, but the detection period is generally two to four hours; measurement foreign commonly used online analyzer of granularity of raw material, but the price is expensive and difficult to maintain. The granularity of raw material manual detection time long cycle, low efficiency, on-line analyzer is expensive and not easy to maintain and lead to low detection efficiency and economic benefits can not take into account issues such as qualified rate granularity of raw material. This paper proposes a raw meal fineness soft measurement method is fast and effective, the design and implementation of the granularity of raw material online soft measurement system, effectively solves the problem of low efficiency of manual detection, The problem of online analyzer is very expensive. The specific studies are as follows: firstly, the paper summarizes the existing soft measurement modeling, and in-depth study of the raw material grinding system technology and raw mill working principle. Through the analysis of factors affecting the granularity of raw material auxiliary variable soft measurement system to determine the granularity of raw material, the support vector machine and modeling method based on data driven to realize the soft measurement of the fineness of raw material,. Secondly, the soft measurement modeling granularity of raw material process due to the existence of delay caused failure of the construction of system modeling, time delay (T) and least squares support vector regression (LSSVR) soft measurement model: combining the delay system is divided into "static response delay" and "dynamic response delay"; by normalized cross correlation and generalized difference method, get the "static response delay" and "dynamic response delay" two parameters of time delay estimation Mathematical model; and the use of least squares support vector machines for the delay system treated sample prediction model is established. The T-LSSVR model of soft sensor modeling based on experiments on the granularity of raw material, verify the proposed method for soft measurement modeling granularity of raw material is effective and reliable. Finally, the design and implementation of online soft measurement system of raw meal fineness through the soft measurement system of the client and the server database data exchange, complete the online soft measurement of granularity of raw material, so as to realize the prediction of raw material fineness of raw material in the mill. The system meets the demand of the industrial base, saves manpower and economic cost, improve work efficiency, creating conditions for optimization to control the granularity of raw material.

【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TQ172.66

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本文編號(hào)：1471753