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基于KPCA-LSSVM的氧化铝粉流量软测量建模--任务书
基于KPCA-LSSVM的氧化铝粉流量软测量建模--任务书
基于KPCA-LSSVM的氧化铝粉流量软测量建模--任务书
任务书
题 目 基于KPCA-LSSVM的氧化铝粉流量软测量建模
学生姓名 班 级 学 号
题目类型 科学研究 指导教师 系主任
一、论文的技术背景和设计依据
在铝电解生产过程中,氧化铝物料输送是一个极为重要的环节,其输送技术及环节控制会直接影响铝电解生产的稳定和氧化铝单耗。在氧化铝输送过程中,尽管氧化铝粉流量受风压、风流量、风管调节阀开度、物料因素(如湿度、氧化铝粉的批次)、温度及溜槽内物料量间的动态平衡关系等因素的影响,具有较强的相关性和非线性。但是国内多数氧化铝储运线均配备了先进的计算机监控系统,其中与氧化铝粉流量相关的诸如风压、风流量等现场数据均已有全面的检测,这为通过软测量技术实现氧化铝粉流量的在线测量提供了有利条件,
因此以软测量方法为手段,对确保安全生产和提高生产效率都有极其重要的意义。
本论文是在学生已学过《过程控制》、《智能控制》、《计算机仿真》和《计算机控制技术》课程的基础上,通过对氧化铝输送过程的工艺机理分析,确立辅助变量、进行数据采集及相应的预处理,然后采用FCM的多模型融合算法建立氧化铝输送中氧化铝粉流量的软测量模型,并以matlab为仿真试验平台,分析不同建模方法的预测精度、泛化能力,验证所建模型的有效性及可行性。
二、论文的任务
1. 熟悉铝电解生产过程中氧化铝输送的工艺流程,查阅相关科技文献,掌握其相关技术要求;
2. 熟悉软测量技术的理论基础,掌握数据采集和预处理技术;
3. 掌握常用软测量建模原理、特点及建模方法;
4. 熟悉Matlab在先进过程控制中的应用及编程方法;
5. 采用KPCA-LSSVM算法建模,并进行Matlab仿真;
6. 撰写论文;
7. 指定内容的外文资料翻译。
三、论文的主要内容、功能及技术指标
1.论文的主要内容
1)氧化铝输送过程的工艺流程分析及辅助变量的选取;
2)数据预处理方法简介及选择;
3)软测量技术简介;
4)典型建模方法的算法分析;
5)氧化铝粉流量模型的建立;
6)Matlab仿真及可行性分析(包含样本数据个数变化的验证分析)。
2.论文实现的主要功能及技术指标
1)离线估计氧化铝粉流量;
2)要求所建模型的预测精度高、泛化能力强,力求均方差根,最大绝对误差。
3.其它需要说明的问题
论文过程要求
1)根据论文题目要求,充分利用所学基础理论知识,自学所需的相关知识,提高知识的综合应用能力和创新能力;
2) 遵守学校有关毕业论文的规章制度;
3) 按时、独立、创新地完成论文任务。
四、论文提交的成果
1. 论文(不少于50页,约2万字左右)
2. 中、英文摘要(中文摘要约200字,3—5个关键词)
3. 论文简介
4. 外文资料翻译(约5000汉字)
五、论文的主要参考文献和技术资料
1. 张晓华.控制系统数字仿真与CAD[M]. 机械工业出版社.
2. 王淑红.过程控制工程[M].化学工业出版社.
3. 张磊MATLAB实用教程[M].人民邮电出版社.
4. 刘金琨.先进PID控制-MATLAB仿真[M]. 电子工业出版社.
5. 袁沈勇等.MATLAB程序设计[M].电子工业出版社.
6. 俞金寿.工业过程先进控制[M].中国石化出版社.
7. 薛定宇.MATLAB辅助控制系统设计与仿真[M]. 电子工业出版社.
8. Chunyan Lu, Wei Li, Weirong Liu. Application of Soft Sensor based on LS-SVM on Estimation of Alumina Powder Flow. 2009ICMTMA.
9. 李 炜,石连生,李征宏.基于双层智能结构的多模型软测量方法研究[J].化工自动化及仪表,2007,34(6):58-61.
10. YuqingChang, ZheLv, FuliWang, ZhizhongMao, XiaogangWang. Soft Sensing Modeling Based on Stacked Least Square-Support Vector Machine and Its Application[J]. Proceedings of the 6th World Congress on Intelligent Control, 2006: 4846-4850.
11. 杨慧中,张文清.基于特征加权模糊聚类的多模型软测量建模[J].控制工程, 2011,18(4):524-526.
六、论文加选专题部分
无
七、论文各阶段安排
论 文 内 容
周数
完成情况
熟悉氧化铝储运的工艺流程,了解数据预处理及常用软测量建模方法
第1周
工艺及系统已测信号背景分析,确定辅助变量
第2周
学习并确定应采用的数据预处理方法
第3周
学习各种软测量建模方法,并初步确定相应建模方法
第4周
采用算法建模
第5、6、7周
验证预测模型
第8、9周
算法结果分析和比较
第10周
模型完善,整理论文资料
第11周
撰写论文,翻译英文资料
第12周
完善论文,答辩
第13周
基于KPCA-LSSVM的氧化铝粉流量软测量建模--任务书
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2018-12-05 18:35:18【
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