基于RS和LS-SVM的回转窑主传动电流预测研究

doi:10.11985/2017.11.004

基于RS和LS-SVM的回转窑主传动电流预测研究

何孟凡, 艾红

北京信息科技大学自动化学院北京 100192

Prediction of Rotary Kiln Based on LS-SVM andRS Drive Current

He Mengfan, Ai Hong

Beijing Information Science & Technology University Beijing 100192 China

收稿日期: 2017-06-19 网络出版日期: 2017-11-25

基金资助:

北京市自然科学基金资助项目. 4162025

Received: 2017-06-19 Online: 2017-11-25

作者简介 About authors

何孟凡男 1991年生,硕士研究生,主要研究方向为检测技术与自动化装置。

艾红女 1962年生,教授,硕士生导师,主要研究方向为故障检测与诊断。

摘要

水泥回转窑熟料制作过程中主传动电机电流不稳定、波动范围大,文章结合粗糙集、最小二乘支持向量机原理对水泥回转窑主传动电流进行预测。首先介绍粗糙集、最小二乘支持向量机的原理,通过搜集影响水泥回转窑主传动电流变化的数据建立信息决策表并对其进行预处理,使用粗糙集对样本数据进行约简,包括属性约简、属性值约简,利用 LS-SVM理论对约简后的数据进行处理及预测,并将其他数据用于训练测试,验证测试结果。融合后的方法克服了LS-SVM对冗余信息和关键信息识别的局限性,补偿RS理论对输入数据信息缺乏抗干扰能力的缺点,通过实验研究证明该方法有较强的泛化能力,且预测准确率高。

关键词： 最小二乘支持向量机 ; 粗糙集 ; 水泥回转窑 ; 主传动电流

Abstract

Based on rough set, the least squares support vector machine (SVM) were used to predict the main drive of cement rotary kiln current, aiming at the unsteady and changing characteristics of cement kiln clinker production process. Firstly, the concept of rough set and least squares support vector machine is introduced, the current data is collected through database to establish the information table and preprocess it,the rough data is used to reduce the original data, the LS-SVM theory is used to classify and reduce the data. This fusion method overcomes the shortcoming of LS-SVM's recognition of redundant information and key information, and makes up the shortcomings of RS theory on the anti-jamming ability of input information. It is proved that this method has strong generalization ability and accurate prediction High rate.

Keywords： Least square support vector machine ; rough set ; rotary cement kiln ; main drive current

PDF (2572KB) 元数据多维度评价相关文章导出 EndNote| Ris| Bibtex 收藏本文

本文引用格式

何孟凡, 艾红. 基于RS和LS-SVM的回转窑主传动电流预测研究. 电气工程学报[J], 2017, 12(11): 21-27 doi:10.11985/2017.11.004

He Mengfan. Prediction of Rotary Kiln Based on LS-SVM andRS Drive Current. Journal of Electrical Engineering[J], 2017, 12(11): 21-27 doi:10.11985/2017.11.004

1 引言

我国是最大的水泥生产和使用国,但是该行业的工艺、生产效益远落后于欧美等国家,水泥熟料生成是影响水泥产量、品质的重要因素,水泥熟料最终形成的关键设备是水泥回转窑^[1]。在水泥生产过程中,窑主传动电流可以作为一个重要的过程参数综合反映回转窑内工况以及设备的运行情况,回转窑正常工作情况下,主传动电流是缓慢上升的,这时窑内熟料的游离钙合格率下降,熟料的立升重降低,若回转窑主传动电流参数不稳定,波动范围较大,会造成严重后果,将影响生料分解率,预热器五级系统易出现堵塞现象,窑内出料不均且伴随大球出现^[2]。另外,若主传动电流超过额定电流将频繁地出现跳停现象,对水泥生产具有较大的影响。

为保证水泥回转窑正常生产保持回转窑主传动电流在合适的范围,许多研究人员认真采取了不同的方法,采用系统辨识的方法对窑主传动电流以及其他参数进行分析,从而判断回转窑生产过程中的异常状况;通过对窑主传动电流信号的频域分析,得出传动机构中出现故障的方法,但该类算法容易出现“过拟合”问题;Vapnik根据统计学习基础和结构风险最小化原理总结出了支持向量机（SVM）方法^[3],该方法兼顾统计方法的经验风险和推广能力,主要用途就是对非线性函数的模拟仿真^[4];然而标准SVM算法出现了鲁棒性、稀疏性和大规模运算等问题,为解决这些难题,Suykens提出了最小二乘支持向量机（LS-SVM）,该方法在目标函数中增加了误差平方和项,采用等式约束^[5],并且将误差平方和与损失函数补充训练集的不足,顺利地将求解二次凸规划问题等价成计算线性方程组的数学问题^[6],大大地提高了求解优化问题的速度和收敛精度。

文中结合粗糙集对有用信息识别的快速有效性,降低信息空间维数,LS-SVM抗干扰性强的特点,对模型参数进行优化验证,并应用该模型于水泥回转窑主传动电流的预测研究,结果验证该模型真实有效,对影响回转窑设备正常运行因素进行分析,证实预测结果的准确性。

2 粗糙集

粗糙集（RS）算法是由来自波兰华沙理工大学的Pawalk教授于1982年首次提出并用于解决模糊性和精确性知识的数学工具;主要思路是在维持分类精度准确的前提下,通过知识表达系统的属性约简,进行方法提取,得到决定的方法和分类规则。

在粗糙集中,知识表达系统数学表示为S = (U,C,D,V,F),U是论域,C是条件属性集合,D是决策属性集合,V是属性值集,F:U*(C∪D)→V为信息函数,F指定了方法中每个对象的属性值,U、C、D和V都是非空有限集,且C∩D = ϕ,ϕ为非空有限集合^[7]。在知识表达系统信息表中,每一行代表一个对象,每一列代表对象的一种属性。决策表是具备条件属性、决策属性的常识系统;表1为一决策表。

表1 决策表

Tab.1 The decision table

U	a	b	c	d
x₁	2	2	0	1
x₂	0	0	0	0
x₃	1	2	0	1
x₄	0	2	1	1
x₅	1	2	0	0

新窗口打开| 下载CSV

定义1 一个近似空间（或知识库）,K = (U,R), ,R∈IND(K)和论域U ≠ ∅是一个等价相关系, 且P ≠ ∅,P中具有全部等价关系的交集也是等价关系的一种,叫做不可区分关系^[8],记作IND(P)即

（1）

定义2 为介绍知识（空间）的相似程度,粗糙集理论引用精确度的概念,分别定义R的上近似和下近似的两个子集为

（2）

（3）

和分别为X的上近似集和下近似集,其中下近似集又称为X的R正域,记作为POS_R(X)。当时,X是R的精确集; 时,X是R的粗糙集。

差别矩阵定义是一个决策表^[9],其中C是条件属性,D是决策属性, ,论域U中元素的个数为|U| = n,差别矩阵S是一个n阶对称矩阵M(S),其i行j列处元素定义为c_ij

（4）

对任意x_i,x_i∈U,若c_ij中属性是区分x_i,x_j的标准,如果c_ij中只有一个属性,即|c_ij| = 1,那么这个属性是区分x_i,x_j的唯一属性,称为核属性,它是约简中必不可少的;如果c_ij中有t（t>1）类属性,则|c_ij| = t,这时t类属性中任何一个属性都可以区分x_i,x_j,t越小,可以区分x_i,x_j的属性越少,属性对区分上下集越重要,相反,则不重要。以表1为例,首先对决策表1进行变换,按决策值的等价类族排列规则,结果如表2所示。由表2知：U/ind(d) = {{1,4},{3,5},{2}},决策等价类为3。

表2 重排后的决策表

Tab.2 The decision table after a rearrangement

U	a	b	c	d
x₁	2	2	0	1
x₂	1	2	0	0
x₃	1	2	0	1
x₄	0	0	0	0
x₅	0	2	1	1

新窗口打开| 下载CSV

文章运用差别矩阵的属性约简直观、简洁的长处,使用差别矩阵导出差别函数,而后计算函数析取范式,计算结果范式中的析取项即为系统约简。矩阵算法处理数据的流程如图1所示。

图1

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图1 矩阵算法的流程图

Fig.1 The flow chart of matrix algorithm

3 最小二乘支持向量机

支持向量机是基于核函数的机器学习方法之一,通过非线性映射将输入参数矢量映射到特征空间,在该空间构造最优预测函数。在构造决策函数时,结合结构风险最小化原则,运用该空间核函数替换特征空间中的矢量运算;支持向量机的目标是构建分类超平面使之成为决策曲面,将正、反例的隔离距离最大化^[11];最小二乘支持向量机LS-SVM是支持向量机SVM的扩展,是采用二次损失函数的表现形式。

SVM是结构风险最小理论的实现,因其较好的泛化能力用来解决许多领域中的高维非线性问题;支持向量机的分类方法如图2所示。

图2

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图2 最优分类面示意图

Fig.2 The optimal classification surface schematic diagram

其过程可概括如下：首先选取一个非线性映射ϕ(x_n)把n维样本向量(x₁,y₁),(x₂,y₂),…,(x_m,y_m)∈Rⁿ×R从原空间映射到l（l>>n）维空间,然后在该高维特征空间中构造最优线性决策函数y(x) = ωϕ(x) + b = (ω,ϕ) + b,应用核函数替换特征空间的向量点击运算,将求解优化问题转为求解凸二次规划问题。

LS-SVM是对标准支持向量机的扩展,损失函数采纳该理论的线性系统,将预测问题等价成计算线性方程组。

设样本为n维的,该区域m组样本表示范围为(x₁,y₁),(x₂,y₂),…,(x_m,y_m)∈Rⁿ×R,选取非线性映射ϕ(x)将样本从原空间Rⁿ映射到l（l>>n）维特征空间,而后在该特征空间构造决策函数,数学关系形式为

（5）

式中,ω为权值矢量;ϕ(x)为非线性映射,生产和输入向量x同维的向量;b为偏差。从而将一个非线性函数简化成为空间维度较高的线性估计函数,运用结构风险最小化的原则,确定参数ω、b,就是最小化,即

（6）

式中,||ω||²为复杂度参数;C为正规化参数,控制超出误差样本的惩罚程度;R_emp为误差控制函数。最小二乘支持向量机目标优化问题等价于二次规划问题,其数学形式如下

（7）

在LSSVM回归模型容许的拟合误差范围内,引入松弛系数ξ,带有松弛系数的同等最优化问题表示为

（8）

式中,J(ω,ξ)为误差控制函数;ξ为松弛系数,用于描述允许拟合误差的水平;ω^Tω为控制模型的复杂度;C为正规化参数,用于控制训练错误率与泛化能力的一个折中系数,可以理解为对超出样本数据的一个管制程度。

利用Lagrange乘数法求解式（6）的优化问题,将其转化为一个等价的二次规划问题,定义Lagrange函数

（9）

式中,a_i（i = 1,2,…,m）为Lagrange乘子。

在数学中,库恩-塔克条件（KKT最优化条件）是在满足一些有规则的条件下,非线性布局具有最优化解的必要和充分条件。该条件是一个广义化拉格朗日乘数的成果。

根据KKT优化条件得到

（10）

则有

（11）

定义核函数K(x_i,y_j) = ϕ(x_i)·ϕ(x_j)是对称函数,由式（11）可以将该寻优问题简化为求解线性方程

（12）

求解该线性方程组即可得到Lagrange乘子α和偏差b,由此得到LS-SVM的模型为

（13）

式（13）即为需要的LS-SVM模型,式中函数f(X)完全由乘子a_i决定;核函数K(x_i,y_j) = ϕ(x_i)·ϕ(x_j)是满足Mercer条件函数对应空间的点积。

4 LS-SVM参数

支持向量机包含两类参数：一类是属于支持向量机的固有参数,它包括了惩罚参数C、回归机中的损失函数参数ε以及v等;另外一类是核函数中的参数,包括多项式核中的指数d、高斯核中的核宽度σ。支持向量机的分类准确度和拟合效果都由这些参数决定。支持向量机中核函数决定了样本在数据空间分布的复杂程度（维数）,对比多项式核函数、Signoid核函数与RBF函数,RBF函数计算量少、参数少且结构简单,文章采用RBF函数作为核函数^[13]。在LS-SVM算法中,惩罚参数C和核函数参数σ²选取方法不确定,一般采用任意给定或者凭借经验给定^[14],针对样本选取不同的参数,不同程度地影响了实验预测验证的准确率。

为了确定最佳调整参数,控制对分样本惩罚参数和核函数参数,使用交叉验证方法。具体步骤为：首先给定两个调整参数较大的取值范围,C分为K份,σ²分为L份,产生KL份参数组合,在LS-SVM模型中对组合进行训练以获得最优调整参数,假设数据集中n个样本,每个样本分别作测试数据进行测试,剩余样本为训练数据,统计n样本模型验证集的分类准确率,将其平均数作为该分类器模型的参数性能指标,获得最优调整参数,然后重复训练,获得最优调整参数的范围,进一步优化参数直到取到最优值,以该方法为模型确定最佳参数C和g。

5 回转窑主传动电流预测诊断模型

实验选取水泥回转窑影响窑主传动电流的参数作为输入,以水泥制造厂的回转窑主传动电流数据为输出进行预测研究,首先利用处理过的回转窑相关设备生产数据,结合使用RS和LS-SVM的方法对窑主传动电流进行故障预测研究。流程图如图3所示。

图3

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图3 诊断模型流程图

Fig.3 Diagnostic model flow chart

操作步骤为：

（1）对样本数据预处理,包括离散化和归一化处理。

（2）建立样本的决策信息表。

（3）对决策系统进行约简,通过属性约简对回转窑参数样本进行条件属性约简。

（4）选取测试集训练的最小二乘支持向量机网络模型参数,利用LS-SVM方法进行测试,实验对比选取适合的核函数,将约简后的主传动电流属性样本数据用来训练构造的分类器模型。

（5）编程实现实验仿真预测,验证该模型方法的正确性。

6 实验结果分析

实验将最小二乘支持向量机回归方法应用于水泥回转窑主传动电流预测控制,首先对回转窑运行数据整理提取特征值,利用粗糙集进行属性约简。数据集分测试集和训练集两类,训练集用于确定模型的最优参数,从而建立准确度较高的回归模型,测试集用来测试模型的真实有效性。

实验采用5 000t/d的水泥回转窑主电机生产运行数据,根据对电流负荷数据“近大远小”的相关性影响的分析^[12],经过属性约简选取如下参数所示变量作为待选输入变量,每个输入样本含有回转窑主电机功率、一次风压、填充率、回转窑皮厚度、日期类型值和前一天相同预测位置的窑主传动电流,输出为预测点的电流。

实验测试选取的用于分析影响回转窑主传动电流变化的5个参数,见表3。A1为窑主电机功率,A2表示回转窑一次风压,A3为回转窑物料填充率,A4为回转窑皮厚度,A5为日期参数权重,周日A5为0.3,周一为0.7,周二~周五为0.8,周六为0.4,选取40组样本5个特性指标进行测试。

表3 样本数据表

Tab.3 Sample data sheet

序号	A1	A2	A3	A4	A5
1	587.03	20.2	6.1	0.22	0.4
2	596.62	20.5	4.9	0.24	0.3
3	591.71	19.2	6.4	0.49	0.7
4	590.99	18.7	6.1	0.39	0.8
5	598.34	18.6	6.9	0.31	0.8
6	585.72	21.7	8.4	0.36	0.8
7	595.14	21.2	8	0.34	0.8
8	615.07	22.4	5.9	0.43	0.4
9	607.61	22.8	5.6	0.34	0.3
10	611.36	21.5	7.3	0.31	0.7
11	601.52	20.7	7.1	0.29	0.8
12	601.08	20.2	7.6	0.36	0.8
13	610.62	19.4	7.8	0.41	0.8
14	615.58	19.8	7.4	0.42	0.8

新窗口打开| 下载CSV

水泥回转窑在高速重载运转状态下传动消耗功率包括：抑制回转窑运动时消耗功率,回转窑轴承部件的摩擦消耗功率,部件与部件之间的表面摩擦消耗功率和传动装置的有效功率;克服窑本体运动时消耗功率占窑传动功率70%~75%,而该消耗功率与窑内物料填充率、中心角和窑速成比例关系,其中回转窑窑速和投料量的关系见表4。

表4 回转窑正常运行情况参数表

Tab.4 Rotary kiln normal operating parameters table

窑速/(r/min)	喂料量/(t/h)	中心角2θ/(°)	负荷率(%)
1.5	180	80	6.52
2	200	85	7.75
2.5	250	90	9.09
3	290	95	10.7
3.5	330	100	12.1
3.7	350	105	13.75
3.95	370	110	15.63

新窗口打开| 下载CSV

将训练集用于训练验证得到最优LS-SVM模型参数,利用不同正则化参数和核函数参数进行测试时,其相对平均误差不同,但均在5%以内,利用交叉验证法搜索确认最优参数速度快准确度高,最优正则化参数和核函数参数分别为C = 18,g = 3.629 9,建立的模型在测试集上的结果如图4所示。

图4

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图4 传动电流预测与实际电流曲线对比

Fig.4 The drive current forecast id compared with the actual

为保证测试的准确率,实验选定多个样本进行测试,由预测结果图显示,该算法预测精度高,预测模型的平均绝对误差在期望范围之内。该方法用于预测设备主传动电流的变化是可行的,但偶尔两天测试值的误差比较大,可能是因为设备维修、断路器跳闸等因素引起电流波动较大,仅凭数据很难反映出这一变化。

7 结论

针对水泥回转窑主传动电机电流不稳定的问题,文章基于粗糙集和最小二乘支持向量机两种理论算法对回转窑主传动电流的回归预测,实质是将粗糙集属性约简应用于水泥回转窑样本数据中,建立样本数据表,简化分析,加强最小二乘支持向量机对小样本模型较好的学习搜索能力,适应性能,通过搜索确认最优参数,得到最好的验证模型。仿真测试很好地说明该方法的优越性能,而且可更全面地提取信号特征,计算简单方便,具有现实意义。

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

朱家元, 杨云, 张恒喜 .

基于优化最小二乘支持向量机的小样本预测研究

[J]. 航空学报, 2004,24(10):565-568.

[本文引用: 1]

Zhu

Jiayuan

, Yang

Yun

, Zhang

Hengxi

A small sample prediction study based on optimization least squares support vector machine

[J]. Journal of Aeronautics, 2004,24(10):565-568.

[本文引用: 1]

[2]

蒋婷, 周晓剑 .

基于梯度信息的最小二乘支持向量回转机

[J]. 系统工程, 2016,34(1):127-133.

[本文引用: 1]

Jiang

Ting

, Zhou

Xiaojian

Least square support vector rotating machine based on gradient information

[J]. System Engineering. 2016,34(1):127-133.

[本文引用: 1]

[3]

刘卫兵, 杨艺, 韩德强 .

一种基于FCOWA-ER的SVM多分类方法

[J]. 控制与决策, 2015,30(10):1773-1778.

[本文引用: 1]

Liu

Weibing

, Yang

, Han

Deqiang

A FCOWA-ER based SVM multi-classification method

[J]. Control and Decision Making, 2015,30(10):1773-1778.

[本文引用: 1]

[4]

柳晓箐, 易建强, 赵冬斌 .

基于最小二乘支持向量机的自适应逆扰动消除控制系统

[J]. 控制与决策, 2005,20(8):947-950.

URL [本文引用: 1]

研究一种基于最小二乘支持向量机的自适应逆扰动消除控制器的设计问题, 给出了基于最小二乘支持向量
机的建模和逆建模方法, 以及贝叶斯证据框架下高斯核支持向量机估计算法的参数选择方法. 仿真结果验证了该方
法的有效性.

Liu

Xiaojing

, Yi

Jianqiang

, Zhao

Dongbin

Adaptive inverse disturbance canceling control system based on least squares support vector machines

[J]. Control and Decision Making, 2005,20(8):947-950.

URL [本文引用: 1]

[5]

Masoud

Sadeghian

, Alireza

Fatehi

Identification, prediction and detection of the process fault in a cement rotary kiln by locally linear neuro-fuzzy technique

[J]. Journal Process Control, 2011,21(15):302-308.

DOI:10.1016/j.jprocont.2010.10.009 URL [本文引用: 1]

[6]

Iman

Makaremi

, Alireza

Fatehi

Abnormal condition detection in a cement rotary kiln with system identification methods

[J]. Journal Process Control, 2009,19(8):1538-1545.

DOI:10.1681/ASN.2007101101 URL PMID:18495962 [本文引用: 1]

Ischemia- or toxin-induced acute kidney injury is generally thought to affect the cells of the proximal tubule, but it has been difficult to define the involvement of other tubular segments because of the widespread damage caused by ischemia/reperfusion or toxin-induced injury in experimental models. For evaluation of whether thick ascending limb (TAL)-specific epithelial injury results in acute kidney injury, a novel transgenic mouse model that expresses the herpes simplex virus 1 thymidine kinase gene under the direction of the TAL-specific Tamm-Horsfall protein promoter was generated. After administration of gancyclovir, these mice demonstrated apoptosis only in TAL cells, with little evidence of neutrophil infiltration. Compared with control mice, blood urea nitrogen and creatinine levels were at least five-fold higher in the transgenic mice, which also developed oliguria and impaired urinary concentrating ability. These findings suggest that acute injury targeted only to the TAL is sufficient to cause severe acute kidney injury in mice with features similar to those observed in humans.

[7]

陈昊, 杨俊安, 庄镇泉 .

变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法

[J]. 计算机学报, 2012,35(5):1011-1016.

[本文引用: 1]

Chen

Hao

, Yang

Jun’an

, Zhuang

Zhenquan

Attribute kernel and minimum attribute reduction algorithm of variable precision rough sets

[J]. Journal of Computer, 2012,35(5):1011-1016.

[本文引用: 1]

[8]

刘国华, 王群京, 张倩 .

水泥回转窑自动控制系统中的控制算法研究

[J]. 化工自动化及仪表, 2012,39(9):1157-1161.

DOI:10.1016/j.foodchem.2019.125927 URL PMID:31835232 [本文引用: 1]

Two filamentous fungi (Actinomucor elegans and Umbelopsis isabellina), were tested for their ability to enrich white grape pomace simultaneously with both γ-linolenic acid (GLA) and carotenoids through solid-state fermentation (SSF) processes. U. isabellina presented higher ability to produce GLA-rich lipids (composed mainly of neutral fractions) than A. elegans (the 6-th day of SSF: 378.85 mg/100 g of pomace -U. isabellina and 193.36 mg/100 g of pomace- A. elegans). The amounts of β-carotene and lutein for both SSFs gradually increased until the end of the fermentation processes. The effect of fermentation time on the phenolic content and antioxidant activity of grape pomace was also studied. The SSF with A. elegans increased significantly total phenolic and flavonoid contents and DPPH scavenging activity of grape popmace. These bioprocessed grape pomaces with significant amounts of carotenoids and GLA-rich lipids (&gt;94% nutritionally-valuable polyunsaturated fatty acids at the sn-2 position) could be very attractive for food industry.

Liu

Guohua

, Wang

Qunjing

, Zhang

Qian

Research on control algorithm in cement kiln automatic control system

[J]. Chemical Automation & Instrumentation, 2012,39(9):1157-1161.

DOI:10.1016/j.foodchem.2019.125927 URL PMID:31835232 [本文引用: 1]

[9]

王卓, 王天然 .

用于仿真与控制的水泥回转窑动态模型

[J]. 系统仿真学报, 2008,20(19):5131-5135.

DOI:10.1093/nar/20.19.5131 URL PMID:1383940 [本文引用: 1]

The chemical synthesis of backbone deuterium labelled [r(CGCGAAU*U*CGCG)]2 (U* = [5'-2H]U) is described. An efficient purification procedure was developed using a polymeric reverse phase (PRP) HPLC column at 60 degrees C. This procedure provided pure RNA dodecamer in the multi-milligram quantities (39% overall yield) necessary for dynamics studies using solid-state deuterium NMR. The purification method has been effectively applied to other RNA sequences and will assist biophysical studies which require relatively large quantities of RNA oligomers.

Wang

Zhuo

, Wang

Tianran

Dynamic model of cement kiln for simulation and control

[J]. Journal of System Simulation, 2008,20(19):5131-5135.

DOI:10.1093/nar/20.19.5131 URL PMID:1383940 [本文引用: 1]

[10]

张政超, 关欣 .

粗糙集理论数据处理方法及其研究

[J]. 计算机技术与发展, 2010,20(4):12-16.

Zhang

Zhengchao

, Guan

Xin

Rough set theory data processing method and its research

[J]. Computer Technology and Development, 2010,20(4):12-16.

[11]

刘金鑫, 朱云龙 .

回转窑烧成带状态混合智能识别方法

[J]. 自动化学报, 2012,38(7):1153-1161.

DOI:10.3724/SP.J.1004.2012.01153 URL [本文引用: 1]

针对氧化铝回转窑过程复杂、长期依赖人工看火操作而造成的生产过程不稳定、产品质量一致性差、能源消耗大等问题,提出了基于烧成带火焰图像特征与关键过程数据融合的烧成带状态自动识别方法, 该方法由烧成带火焰图像的分割、特征提取、关键过程数据的融合以及二叉树支持向量机分类器模型组成.工业实验表明, 该方法能够较准确地识别烧成带状态,为基于产品质量指标优化的窑温控制器提供决策依据.

Liu

Jinxin

, Zhu

Yunlong

Rotary kiln firing zone mixed state intelligent identification method

[J]. Journal of Automation, 2012,38(7):1153-1161.

DOI:10.3724/SP.J.1004.2012.01153 URL [本文引用: 1]

[12]

罗志勇, 史忠科 .

贝叶斯框架支持向量机的模拟电路故障论断

[J]. 系统仿真学报, 2007,19(13):3009-3013.

[本文引用: 1]

Luo

Zhiyong

, Shi

Zhongke

Fault diagnosis for analog circuits using SVM within bayesian framework

[J]. Journal of System Simulation, 2007,19(13):3009-3013.

[本文引用: 1]

[13]

刘浩然, 马明 .

一种应用于故障诊断中的高效推理算法

[J]. 控制与决策, 2015,30(11):2033-2040.

[本文引用: 1]

Liu

Haoran

, Ma

Ming

A university inference algorithm applied to fault diagnosis

[J]. Control and Decision Making, 2015,30(11):2033-2040.

[本文引用: 1]

[14]

张娟, 蒋瑜, 聂华北 .

基于差别矩阵的高效属性约简算法

[J]. 武汉理工大学学报, 2010,32(23):145-149.

[本文引用: 1]

Zhang

Juan

, Jiang

, Nie

Huabei

Efficient attribute reduction algorithm based on discernibility matrix

[J]. Journal of Wuhan University of Technology, 2010,32(23):145-149.

[本文引用: 1]

基于优化最小二乘支持向量机的小样本预测研究

2004

... 我国是最大的水泥生产和使用国,但是该行业的工艺、生产效益远落后于欧美等国家,水泥熟料生成是影响水泥产量、品质的重要因素,水泥熟料最终形成的关键设备是水泥回转窑^[1].在水泥生产过程中,窑主传动电流可以作为一个重要的过程参数综合反映回转窑内工况以及设备的运行情况,回转窑正常工作情况下,主传动电流是缓慢上升的,这时窑内熟料的游离钙合格率下降,熟料的立升重降低,若回转窑主传动电流参数不稳定,波动范围较大,会造成严重后果,将影响生料分解率,预热器五级系统易出现堵塞现象,窑内出料不均且伴随大球出现^[2].另外,若主传动电流超过额定电流将频繁地出现跳停现象,对水泥生产具有较大的影响. ...

基于优化最小二乘支持向量机的小样本预测研究

2004

基于梯度信息的最小二乘支持向量回转机

2016

基于梯度信息的最小二乘支持向量回转机

2016

一种基于FCOWA-ER的SVM多分类方法

2015

... 为保证水泥回转窑正常生产保持回转窑主传动电流在合适的范围,许多研究人员认真采取了不同的方法,采用系统辨识的方法对窑主传动电流以及其他参数进行分析,从而判断回转窑生产过程中的异常状况;通过对窑主传动电流信号的频域分析,得出传动机构中出现故障的方法,但该类算法容易出现“过拟合”问题;Vapnik根据统计学习基础和结构风险最小化原理总结出了支持向量机（SVM）方法^[3],该方法兼顾统计方法的经验风险和推广能力,主要用途就是对非线性函数的模拟仿真^[4];然而标准SVM算法出现了鲁棒性、稀疏性和大规模运算等问题,为解决这些难题,Suykens提出了最小二乘支持向量机（LS-SVM）,该方法在目标函数中增加了误差平方和项,采用等式约束^[5],并且将误差平方和与损失函数补充训练集的不足,顺利地将求解二次凸规划问题等价成计算线性方程组的数学问题^[6],大大地提高了求解优化问题的速度和收敛精度. ...

一种基于FCOWA-ER的SVM多分类方法

2015

基于最小二乘支持向量机的自适应逆扰动消除控制系统

2005

基于最小二乘支持向量机的自适应逆扰动消除控制系统

2005

Identification, prediction and detection of the process fault in a cement rotary kiln by locally linear neuro-fuzzy technique

2011

Abnormal condition detection in a cement rotary kiln with system identification methods

2009

变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法

2012

... 在粗糙集中,知识表达系统数学表示为S = (U,C,D,V,F),U是论域,C是条件属性集合,D是决策属性集合,V是属性值集,F:U*(C∪D)→V为信息函数,F指定了方法中每个对象的属性值,U、C、D和V都是非空有限集,且C∩D = ϕ,ϕ为非空有限集合^[7].在知识表达系统信息表中,每一行代表一个对象,每一列代表对象的一种属性.决策表是具备条件属性、决策属性的常识系统;表1为一决策表. ...

变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法

2012

水泥回转窑自动控制系统中的控制算法研究

2012

... 定义1 一个近似空间（或知识库）,K = (U,R),

,R∈IND(K)和论域U ≠ ∅是一个等价相关系,

且P ≠ ∅,P中具有全部等价关系的交集也是等价关系的一种,叫做不可区分关系^[8],记作IND(P)即 ...

水泥回转窑自动控制系统中的控制算法研究

2012

... 定义1 一个近似空间（或知识库）,K = (U,R),

,R∈IND(K)和论域U ≠ ∅是一个等价相关系,

且P ≠ ∅,P中具有全部等价关系的交集也是等价关系的一种,叫做不可区分关系^[8],记作IND(P)即 ...

用于仿真与控制的水泥回转窑动态模型

2008

... 差别矩阵定义

是一个决策表^[9],其中C是条件属性,D是决策属性,

,论域U中元素的个数为|U| = n,差别矩阵S是一个n阶对称矩阵M(S),其i行j列处元素定义为c_ij ...

用于仿真与控制的水泥回转窑动态模型

2008

... 差别矩阵定义

是一个决策表^[9],其中C是条件属性,D是决策属性,

,论域U中元素的个数为|U| = n,差别矩阵S是一个n阶对称矩阵M(S),其i行j列处元素定义为c_ij ...

粗糙集理论数据处理方法及其研究

2010

粗糙集理论数据处理方法及其研究

2010

回转窑烧成带状态混合智能识别方法

2012

... 支持向量机是基于核函数的机器学习方法之一,通过非线性映射将输入参数矢量映射到特征空间,在该空间构造最优预测函数.在构造决策函数时,结合结构风险最小化原则,运用该空间核函数替换特征空间中的矢量运算;支持向量机的目标是构建分类超平面使之成为决策曲面,将正、反例的隔离距离最大化^[11];最小二乘支持向量机LS-SVM是支持向量机SVM的扩展,是采用二次损失函数的表现形式. ...

回转窑烧成带状态混合智能识别方法

2012

贝叶斯框架支持向量机的模拟电路故障论断

2007

... 实验采用5 000t/d的水泥回转窑主电机生产运行数据,根据对电流负荷数据“近大远小”的相关性影响的分析^[12],经过属性约简选取如下参数所示变量作为待选输入变量,每个输入样本含有回转窑主电机功率、一次风压、填充率、回转窑皮厚度、日期类型值和前一天相同预测位置的窑主传动电流,输出为预测点的电流. ...

贝叶斯框架支持向量机的模拟电路故障论断

2007

一种应用于故障诊断中的高效推理算法

2015

... 支持向量机包含两类参数：一类是属于支持向量机的固有参数,它包括了惩罚参数C、回归机中的损失函数参数ε以及v等;另外一类是核函数中的参数,包括多项式核中的指数d、高斯核中的核宽度σ.支持向量机的分类准确度和拟合效果都由这些参数决定.支持向量机中核函数决定了样本在数据空间分布的复杂程度（维数）,对比多项式核函数、Signoid核函数与RBF函数,RBF函数计算量少、参数少且结构简单,文章采用RBF函数作为核函数^[13].在LS-SVM算法中,惩罚参数C和核函数参数σ²选取方法不确定,一般采用任意给定或者凭借经验给定^[14],针对样本选取不同的参数,不同程度地影响了实验预测验证的准确率. ...

一种应用于故障诊断中的高效推理算法

2015

基于差别矩阵的高效属性约简算法

2010

基于差别矩阵的高效属性约简算法

2010

〈

〉