基于支持向量機(jī)軟測量技術(shù)的研究和應(yīng)用

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1、浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于支持向量機(jī)軟測量技術(shù)的研究和應(yīng)用姓名：唐飛申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：化學(xué)工程指導(dǎo)教師：潘海天20070427基于支持向量機(jī)軟測量技術(shù)的研究和應(yīng)用摘要造紙過程具有大滯后、大慣性、強(qiáng)非線性、時變以及多變量耦合等特點(diǎn)，這給造紙生產(chǎn)過程控制帶來了極大困難，各種智能技術(shù)的飛速發(fā)展為解決此類問題提供了一條比較可行的途徑。首先就智能控制技術(shù)在制漿造紙生產(chǎn)過程中的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)綜述，其中包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯和專家系統(tǒng)以及集成控制技術(shù)等，并對智能控制技術(shù)的應(yīng)用研究發(fā)展前景進(jìn)行了評價，指出支持向量機(jī)將在制漿造紙生產(chǎn)過程中具有良好的應(yīng)用潛力。造紙主要包含兩大過程——制漿

2、過程和抄紙過程，制漿過程包括蒸煮、洗滌、篩選、漂白工序。抄紙過程包括紙料制備、紙漿流送等過程組成。其中白水系統(tǒng)工藝復(fù)雜，白水濃度難以測量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)可變性、容錯性、非線性、自學(xué)習(xí)性和自組織性等特點(diǎn)，但是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模技術(shù)都必須先選擇模型結(jié)構(gòu)，不能動態(tài)調(diào)整結(jié)構(gòu)，易陷入局部最優(yōu)解，也不能保證最優(yōu)性。另外制約上述技術(shù)向?qū)嵱没茝V的一個根本原因就在于這些技術(shù)都基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險最小化，無法保證充分的樣本數(shù)量。因此提出支持向量機(jī)算法，一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它以統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)，從結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則出發(fā)，這與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險最小化有本質(zhì)的區(qū)別?？朔松窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練陷于局部極值的問

3、題；小樣本學(xué)習(xí)使支持向量機(jī)具有很強(qiáng)的泛化及推廣能力，不必過分依賴樣本的數(shù)量和質(zhì)量；支持向量機(jī)有別于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還在于它不需要人為設(shè)計模型結(jié)構(gòu)，避免了建模過程中人為因素的影響。通過仿真實(shí)驗(yàn)，表明了支持向量機(jī)在回歸問題上比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測性能。到目前為止，支持向量機(jī)的參數(shù)主要還是依靠經(jīng)驗(yàn)選擇，并沒有堅實(shí)的理論支持，因此提出了遺傳算法進(jìn)行參數(shù)選擇。針對造紙工藝過程的復(fù)雜性，提出最4,--乘支持向量機(jī)，由于最／1,---乘支持向量機(jī)失去了稀疏性，因此提出一種改進(jìn)的最小二乘支持向量機(jī)回歸方法，簡化了模型復(fù)雜程度。本文采用改進(jìn)的最小二乘支持向量機(jī)建立白水濃度軟測量模型，研究影響白水濃度的因

4、素，深入分析主要影響因素，選擇實(shí)際生產(chǎn)可采集數(shù)據(jù)的主要因素，根據(jù)采集到主要因素的數(shù)據(jù)(紙漿流量、紙漿濃度和上網(wǎng)濃度)與白水濃度建立對應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)造紙白水濃度在線估計。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，這種方法具有很高的預(yù)測精度，預(yù)測效果很好，能夠優(yōu)化造紙生產(chǎn)白水濃度工藝條件。充分運(yùn)用智能控制技術(shù)進(jìn)行造紙生產(chǎn)過程建模和優(yōu)化研究，不僅為白水濃度研究提供了一種有效的研究手段，還有助于進(jìn)一步開展造紙過程先進(jìn)控制、在線優(yōu)化和故障診斷等方面的研究。本研究工作指出智能技術(shù)合將在造紙生產(chǎn)過程中具有良好的應(yīng)用潛力，為智能技術(shù)在化工過程中應(yīng)用提供一種良好的示范。關(guān)鍵詞：造紙，白水，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法RESE

5、ARCHANDAPPLICATIoNoFSoFT-SENSINGTECHNoLoGYBASEDoNSUPPoRTVECToRMACHINEABSTRACTDuetothefactthatlarge—lag，largeinertia，strongnonlinearity,time—varyingandmultivariablecouplingexistedinpapermakingprocess．Itisdifficulttomodel，controlandoptimizepapermakingprocess．Thedevelopmentofallkindsofintelligen

6、ttechnologiesprovideafeasibleapproachtosolvetheproblem．Thispaperdescribestheapplicationstatusofintelligentcontroltechniques，such勰artificialneuralnetwork,fuzzylogic，expertsystemanditsintegration．Thenitsapplicationsandresearchdevelopmentprospectsareevaluated,andpointedoutthatsupportvectormachin

7、ewillexhibitgreatpotentialitiesinpulpingandpapermakingprocess．Papermakingismadeoftwoprocess---pulpingprocessandpapermakingprocess，pulpingprocessincludecooking，washing，screeningandbleachingprocess．papennakingprocessincludePreparationofstock,Ap