基于混合核函数PLS的氧化铝粉流量预测  

Forecasting of alumina powder flow based on PLS with mixed kernel

作　　者：胡羽[1,2] 张洁[3,4] 

机构地区：[1]兰州理工大学能源与动力工程学院,甘肃兰州730050 [2]兰州职业技术学院机电工程系,甘肃兰州730070 [3]兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室,甘肃兰州730050 [4]兰州理工大学机电工程学院,甘肃兰州730050

出　　处：《陕西科技大学学报（自然科学版）》2013年第6期147-150,共4页Journal of Shaanxi University of Science & Technology

基　　金：国家自然科学基金项目(60964003)

摘　　要：为了解决氧化铝粉流量需要在线实时预测的问题,提出了一种基于混合核函数PLS的软测量建模方法,建立了混合核函数PLS的氧化铝粉流量预测模型,经采用工业现场数据仿真研究,说明该模型具有算法简单、有较高的预测精度,并兼具了全局及局部核函数的优点,能满足氧化铝粉流量的在线测量要求.In order to solve the problem of the demand of alumina powder flow needing real- time prediction, soft sensor modeling method based on mixed kernel partial least squares （MKPLS） was proposed. PLS models with mixed kernel function were created and used to forecast alumina powder flow. The simulation results of industrial field data, showed that this method features algorithm is simple, high prediction accuracy and more excellent prop- erties because of its both local and global the requirements of on-line measurement characteristics , so the proposed method can satisfy of alumina powder flow.

关 键 词：核函数 软测量 混合核函数PLS 氧化铝粉流量 

分 类 号：TP216[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]