基于核函数的氧化铝粉流量软测量方法研究

【摘要】现代大型预焙槽铝电解生产中,氧化铝输送系统作为铝电解生产的重要组成部分,对铝电解高效生产的作用越来越重要。在氧化铝输送过程中,需要对铝电解中的氧化铝粉流量作为主要参数进行在线精确测量,而应用于氧化铝生产的在线分析仪表由于受到精度不高、价格昂贵、无法适应恶劣的现场环境等因素的制约,很难满足氧化铝粉流量的在线测量。软测量技术的应用为氧化铝粉流量的在线预测提供了一条良好途径。但是目前基于该技术对氧化铝粉流量进行预测研究的还少,且多采用单一模型来进行建模,尤其对辅助变量间的非线性因素考虑甚少。因此本文以核函数思想为基础,结合常用的3种软测量建模方法对氧化铝粉流量预测技术进行了研究。1)基于KPCA-PLS的氧化铝粉流量软测量建模方法研究。结合工程实际,首先在深入分析氧化铝粉的超浓相输送工艺的基础上,确定了2个过程可测变量作为建模所需的辅助变量,由于考虑现场辅助变量的非线性联系具有一定噪声,利用核主元分析(KPCA)对其进行了处理,提取非线性特征和去除随机噪声；进而采用偏最小二乘(PLS)其较强的鲁棒性和良好预测精度,建立了氧化铝粉流量预测模型。2)基于KPCA-RBF的氧化铝粉流量软测量建模方法研究。由于PLS本质是一种线性运算,不能很好地解决过程数据的非线性问题,也就难以建立精度高的预测模型,考虑RBF神经网络对非线性连续函数具有一致逼近性,学习速度快,具有较好的泛化能力,又将KPCA处理结果作为RBF的输入,建立相应的预测模型。3)基于KPCA-LSSVM的氧化铝粉流量软测量建模方法研究。由于RBF神经网络对于大样本数据的建模具有较高的泛化能力和预测精度,但是在实际工业过程中所得到数据非常有限,考虑至LSSVM有着小样本、较好的非线性处理能力、速度快以及泛化能力强等优点,还将KPCA处理结果作为LSSVM的输入,建立了氧化铝粉流量预测模型。采用工业现场数据将以上三种软测量建模方法在MATLAB软件进行仿真研究,而且验证了三种基于核函数氧化铝粉流量软测量模型的有效性和适用性；在对同批数据仿真结果中,基于KPCA处理后的氧化铝粉流量软测量模型的预测精度和泛化能力均优于无核处理方法。
【作者】张洁；
【导师】李炜；
【作者基本信息】兰州理工大学，控制理论与控制工程，2013，硕士
【关键词】软测量；氧化铝粉流量；核函数；核主元分析；最小二乘支持向量机；径向基神经网络；

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