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基于SVR的铝电解槽极距软测量模型的研究

作　者: 肖文
导　师: 凌玉华
学　校: 中南大学
专　业: 电子科学与技术
关键词: 铝电解槽极距软测量遗传算法支持向量回归
分类号: TP274
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 58次
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内容摘要

铝电解槽的槽电压是铝电解槽能耗的重要指标,其受极距的制约,减小极距就相当于降低能耗。所以,减小极距是降低铝电解槽能耗的关键。传统的节能方法是通过建立槽电压波动模型来实现节能,而通过建立极距模型来降低极距以实现节能的研究较少。因此,通过分析极距影响因素建立极距软测量模型来减少极距,对降低铝电解槽能耗具有重要研究意义。本文在介绍铝电解工艺过程和及其节能方向的基础上,选择对节能效果影响较大的铝电解槽极距作为研究对象。在分析影响铝电解过程中铝电解槽极距变化的因素后,选择导杆等距压降、槽电压、阳极电阻、导杆温度等作为辅助变量,研究了基于支持向量机的铝电解槽极距软测量模型,以实现铝电解槽极距在线估计。针对极距影响因素的复杂性,提出了支持向量回归算法,并用交叉参数优化法对参数进行选择。随后针对ε-支持向量回归算法本身的限制条件和参数依靠经验选择的缺点,进一步提出了遗传ε-支持向量回归算法,并建立了极距软测量模型。仿真实验结果表明,基于ε-支持向量回归的铝电解槽软测量模型由于其算法本身的约束条件和参数选择的困难,造成计算量大,耗时长和参数依靠经验选择的缺点。而遗传ε-支持向量回归算法节约了参数选取时间,增强了模型的实时性,更加有助于铝电解过程的铝电解槽极距实时在线检测。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-7
目录  7-9
第一章绪论  9-17
  1.1 课题背景及研究意义  9
  1.2 铝电解槽设计技术的国内外研究现状  9-11
  1.3 软测量技术原理及应用现状  11-15
    1.3.1 软测量技术原理  11-13
    1.3.2 软测量技术研究及应用现状  13-15
  1.4 极距检测技术的研究现状  15-16
  1.5 论文主要研究内容及章节安排  16-17
第二章铝电解生产特点及极距影响因素分析  17-25
  2.1 铝电解生产特点  17-20
    2.1.1 铝电解原理  17-18
    2.1.2 铝电解节能方向  18-20
  2.2 极距影响因素分析  20-24
  2.3 本章小结  24-25
第三章统计学习理论及支持向量机  25-36
  3.1 统计学习理论概述  25-28
    3.1.1 学习问题模型  25-26
    3.1.2 学习过程的一致性  26-27
    3.1.3 学习工程推广能力的理论基础  27-28
  3.2 支持向量机概述  28-35
    3.2.1 支持向量机基本原理简介  28-34
    3.2.2 支持向量机算法的发展  34-35
  3.3 本章小结  35-36
第四章铝电解槽极距软测量建模  36-59
  4.1 铝电解槽极距软测量模型的提出  36-41
    4.1.1 软测量模型描述  37
    4.1.2 铝电解槽极距软测量的基本框架  37-41
  4.2 支持向量机的铝电解槽极距软测量模型的建立  41-53
    4.2.1 极距软测量模型基本结构  41-42
    4.2.2 铝电解槽极距软测量模型建模和仿真  42-52
    4.2.3 基于的ε-SVR极距软测量建模及实验结果  52-53
  4.3 基于支持向量回归改进算法的极距建模  53-58
    4.3.1 遗传算法  53-54
    4.3.2 自适应遗传算法  54-55
    4.3.3 遗传算法对支持向量回归参数优化  55-57
    4.3.4 参数优化后的实验结果  57-58
  4.4 本章小结  58-59
第五章总结与展望  59-61
  5.1 工作总结  59
  5.2 研究展望  59-61
参考文献  61-65
致谢  65-66
攻读硕士学位期间主要的研究成果  66

基于SVR的铝电解槽极距软测量模型的研究

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