基于数据驱动的加热炉钢温建模方法

《基于数据驱动的加热炉钢温建模方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、万方数据分类号UDC密级学位论文基于数据驱动的加热炉钢温建模方法作者姓名：程文磊指导教师：杨英华副教授东北大学自动化研究所申请学位级别：硕士学科类别：工学学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：控制理论与控制工程2011年6月论文答辩日期：2011年6月少，厂筝7曰答獭会主席：张颖伟教授陈晓波教授朱军研究员东北大学2011年6月万方数据AThesisfortheDegreeofMasterinControlTheoryandControlEngineeringBilletTemperatureModeli

2、ngApproachofReheatingFuranceBasedonData——drivenMethodsByChengWenleiSupervisor：AssociateProfessorYangYinghuaNortheasternUniversityJune2011万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中

3、作了明确的说明并表示诚挚的谢意。学位论文作者签名：枷缸签字日期：^，／．多．彩．学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年玉一年口一年半口两年口学位论文作者签名：书丸级导师签名：奄群签字日期：柳．多．“．签字日期：护⋯占、≥‘万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于

4、数据驱动的加热炉钢温建模方法摘要加热炉钢温模型的研究是一个热点问题，建立合理的钢温模型对提高钢坯加热质量，降低能耗具有重要的意义。通过分析加热炉炉内热辐射和热传导机理等能够建立钢温模型，但是这种机理模型是建立在许多假设条件上的，而且参数较多，计算复杂，实现难度大。本文以加热炉为背景，尝试采用基于数据驱动的方法进行建模研究。分别从统计学建模和智能建模两个方面建立模型，并利用群智能优化方法对模型参数进行调整。从统计学建模的角度出发，采用最d、----乘支持向量机(LSSVM)回归建模的方法，对加热炉钢温进行估计，通过对

5、LSSVM模型的仿真分析，发现在LSSVM中正规化因子和核函数的选取对模型的准确度和计算精度影响较大。同时，由于采集的数据有限，不能够全面的表征加热炉的加热过程，因此估计结果有待改善。从智能建模的角度出发，采取BP神经网络建模方法建立钢温模型。通过分析得知，虽然BP网络模型比LSSVM模型的估计效果要好，但是由于BP网络对自身的权值和阈值依赖性较大，使得结果往往受其权值阈值的影响。针对LSSVM和BP网络对参数的依赖性，本文利用群智能优化算法中的粒子群优化算法(PSO)和量子粒子群优化算法(QPSO)，对LSSVM

6、和BP网络的相关参数进行调整，建立优化后的钢温估计模型。通过仿真比较，得出利用QPSO优化后的BP神经网络模型在精度和准确度上都取得了比较好的效果。上述研究表明，基于数据驱动的建模方法在加热炉钢温估计应用方面具有一定的可行性，可以取得较好的实验结果。关键词：加热炉；钢温估计：最小二乘支持向量机；神经网络；粒子群优化一Ⅱ一万方数据东北大学硕士学位论文AbstractBilletTemperatureModelingApproachofReheatingFuranceBasedonData-·drivenMethods

7、AbstractAstheresearchonbillettemperatureestimatedmodelofreheatingfurnacebecomesahottopic，establishingareasonablemodelisofgreatsignificanceforimprovingtheheatingqualityofbilletsandreducingenergyconsumption．UsuallythepredictionmodelCanbeestablishedbyanalysingthe

8、parameters，suchasheatradiation，heattransfermechanisminthefurnaceandSOon，butthismethodisdifficultlyachieved，becauseitisbasedonmanyassumedconditionsandparameters．Thereisabriefovervie