回轉(zhuǎn)干燥生產(chǎn)過程建模與優(yōu)化控制研究.pdf

1、在回轉(zhuǎn)干燥生產(chǎn)過程的研究中,由于回轉(zhuǎn)干燥窯是一個多變量、非線性、時變性、大滯后的復雜控制對象,因此回轉(zhuǎn)干燥窯模型的建立與回轉(zhuǎn)干燥窯控制器的設計一直是回轉(zhuǎn)干燥窯研究的重點與難點。
　　文章主要的研究工作及其創(chuàng)新如下:
　　1、文章通過實驗獲得所要研究的回轉(zhuǎn)干燥窯的工況數(shù)據(jù),在實驗室做干燥速率實驗獲取干燥速率實驗數(shù)據(jù)。基于混合模型的思想,根據(jù)傳熱傳質(zhì)的數(shù)學方程建立了回轉(zhuǎn)干燥窯的混合動態(tài)模型。采用傳統(tǒng)的干燥速率建模方法獲得干燥速率

2、模型。
　　2、干燥速率是回轉(zhuǎn)干燥過程建模的一個重要參數(shù),它的精準度直接關(guān)系到回轉(zhuǎn)干燥過程模型的實用性。本文提了基于最小二乘支持向量機的方法建立干燥速率模型,并針對最小二乘支持向量機中超參數(shù)難確定的問題,設計了用免疫果蠅算法來優(yōu)化超參數(shù)的方法。通過超參數(shù)優(yōu)化后,建模效果有了提高。
　　3、針對最小二乘支持向量機稀疏性散失的問題,本文提出固定尺寸的最小二乘支持向量機回歸方法,把支持向量的個數(shù)從所有的輸入數(shù)據(jù)變成少數(shù)的輸入數(shù)據(jù)個

3、數(shù)以提高模型稀疏性。
　　4、在非線性支持向量機回歸建模的算法中,支持向量機中的核函數(shù)的選擇是制約建模精度的又一問題,本文設計了多核最小二乘支持向量機并與固定尺度算法相結(jié)合設計出了固定尺寸的多核最小二乘支持向量機回歸建模方法以提高模型的精度。實驗證明要比普通LSSVR精度高。
　　5、本文提出采用滑模變結(jié)構(gòu)控制算法來設計回轉(zhuǎn)干燥窯的溫、濕度控制器,并根據(jù)實際生產(chǎn)與研究情況把滑模變結(jié)構(gòu)與模糊控制相結(jié)合設計了基于模糊自適用滑模變