华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2004, Vol. 32 ›› Issue (11): 46-50.

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锌钡白煅烧过程的 LS-SVM 建模仿真

朱燕飞 毛宗源 谭光兴   

  1. 华南理工大学 自动化科学与工程学院‚广东 广州510640
  • 收稿日期:2004-02-27 出版日期:2004-11-20 发布日期:2015-09-08
  • 通信作者: 朱燕飞(1976-)‚女‚博士生‚主要从事工业过程控制、智能控制技术方面的研究。 E-mail:yanfei-zhu@126.com
  • 作者简介:朱燕飞(1976-)‚女‚博士生‚主要从事工业过程控制、智能控制技术方面的研究。
  • 基金资助:
    广东省科技厅工业攻关资助项目(C10909);广州市科技局工业攻关资助项目(2003Z3-D0091)

LS-SVM Modeling Simulation for the Calcination Process of Lithopone

Zhu Yan-fei Mao Zong-yuan Tan Guang-xing   

  1. College of Automation Science &Engineering‚South China Univ.of Tech.‚Guangzhou510640‚Guangdong‚China
  • Received:2004-02-27 Online:2004-11-20 Published:2015-09-08
  • Contact: 朱燕飞(1976-)‚女‚博士生‚主要从事工业过程控制、智能控制技术方面的研究。 E-mail:yanfei-zhu@126.com
  • About author:朱燕飞(1976-)‚女‚博士生‚主要从事工业过程控制、智能控制技术方面的研究。

摘要: 针对锌钡白煅烧过程建模难的问题‚采用一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的辨识算法进行过程建模研究.从 SVM 与 LS-SVM 的算法机理出发‚利用 LS-SVM 算 法结构简单、辨识速度快的优点‚通过建模仿真得到煅烧转速随煅烧温度变化的模型‚并 将此算法与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行了辨识性能上的对比‚结果表明 LSSVM 在过程建模中具有更好的实际应用价值。

关键词: 锌钡白, 煅烧, 最小二乘支持向量机, 建模

Abstract: In order to overcome the difficulty in the modeling of lithopone calcination‚an identification algorithm based on the LS-SVM (Least Squares Support Vector Machine) was applied to the modeling of the calcination process.As the LS-SVM algorithm is of the advantages of simple structure and high speed‚according to the mechanisms of SVM and LS-SVM algorithms‚a model describing the variation of rotating speed with the temperature in the calcinations process was obtained by modeling simulation.The identification performance of the proposed algorithm was finally compared with that of the ANFIS (Adaptive Neura-l fuzzy Inference System)‚with the conclusion that the LSSVM is more valuable when applied to the modeling of the calcination process.

Key words: lithopone, calcination, least squares support vector machine, modeling

中图分类号: