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烧结砖隧道窑生产过程实际情况
来源: | 发布时间:2018/7/21 17:45:18 | 浏览次数:

    本章根据烧结砖隧道窑生产过程实际情况,进行了DCS系统方案设计,包括硬件选型,软件组态以及人机接口界面的开发。为烧结砖隧道窑DCS系统实现实时集散控制功能提供了实际的硬件资源以及控制算法、人机接口界面组态。本DCS系统的研发,很大程度上可以实现烧结砖隧道窑可视化及自动化生产。第四章烧结砖隧道窑生产过程烧结砖质t预测模型在上一章完成了烧结砖隧道窑DCS系统的设计,可实现对烧结砖生产过程自动控获取生产过程离、在线数据的基础上,本章拟利用这些数据,建立该过程的预测模制型
    本章将提出一种改进的极限学习机算法,给出对极限学习机改进的过程,并对算法的可靠性进行充分验证,将验证后的算法应用于烧结砖质量预测,进行生产过程的质量预测。
    提出了一种新型神经网络算法—极限学习机,它属于单隐层前馈神经网络(SLFNs ) ELM己经成为一个很热门的研究领域,广泛应用于故障诊断、图像分割、数据挖掘、自动控制等领域该算法随机赋值单隐层前馈神经网络的输入权重和隐层节点的闭值,通过最小二乘法计算得到网络的输出权重,极大地提高了网络训练速度和泛化能力。但是,当遇到梯度下降问题时,由于隐层神经元参数的随机性,ELM有易陷入局部最小值、收敛速度慢等问题,所以本文对其隐层神经元参数进行优化提高其预测精度。
    本章为了提高预测精度,提出了蚁群并行模拟退火算法优化的极限学习机模型,并对本算法的有效性进行验证;然后应用优化后的极限学习机和BP神经网络,分别对隧道窑生产现场采集的数据进行烧结砖质量预测,对比分析,运行结果表明,经过优化后的极限学习机在烧结砖隧道窑生产过程烧结砖质量预测上有更高的精度。

 
 
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