一种利用极限学习机预测水泥分解炉温度的方法技术

本发明专利技术属于水泥生产过程中的分解炉温度预测技术领域，具体的说是一种利用极限学习机预测水泥分解炉温度的方法。该方法包括以下步骤：步骤一、确定影响分解炉温度的主要因素；步骤二、采集数据；步骤三、使用人群搜索算法对极限学习机进行参数寻优；步骤四、建立预测模型；步骤五、预测结果；步骤六、实时优化预测模型；本发明专利技术是一种利用人群搜索算法优化极限学习机权值的预测水泥分解炉温度的方法，本方法可以准确的预测分解炉温度，为后期水泥生产中的分解炉温度控制提供支持，避免了现测量水泥分解炉温度利用红外线测温仪等测量工具价格昂贵、操作复杂的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种利用极限学习机预测水泥分解炉温度的方法
本专利技术属于水泥生产过程中的分解炉温度预测
，具体的说是一种利用极限学习机预测水泥分解炉温度的方法。
技术介绍
在水泥的生产过程中，预分解系统对于水泥熟料生产的燃烧效率起着至关重要的作用。分解炉是预分解系统的核心部分，因此，有必要检测分解炉温度。由于分解炉非线性、大时滞的特点，难以建立精确地数学模型，给预测温度带来了极大的困难。虽然可以用红外线测温仪测量分解炉温度，但由于其价格昂贵，操作复杂，难以在长时间运行的水泥生产线中广泛应用。传统的机理建模主要从反应动力学角度出发，或者通过一些燃烧反应机理，建立分解炉模型。这些模型主要考虑的是分解炉内部的一些反应机理，并没有考虑到主要影响因素与分解炉温度之间的函数关系。因此，机理建模并没有太大的参考价值。
技术实现思路
本专利技术提供了一种利用人群搜索算法优化极限学习机权值的水泥分解炉温度预测方法，本方法可以准确的预测分解炉温度，为后期水泥生产中的分解炉温度控制提供支持，解决了现有测量分解炉温度的上述不足。本专利技术技术方案结合附图说明如下：一种利用极限学习机预测水泥分解炉温度的方法，该方法包括如本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用极限学习机预测水泥分解炉温度的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、确定影响分解炉温度的主要因素；通过分解炉内部燃烧机理，结合现场工作人员的经验总结，可以得出影响分解炉温度的主要因素有喂煤量、喂料量和三次风压；步骤二、采集数据；从水泥厂DCS系统中获取喂煤量和喂料量的数据，利用红外线测温仪测分解炉温度；喂煤量、喂料量和分解炉温度的数据均取100组；步骤三、使用人群搜索算法对极限学习机进行参数寻优；使用人群搜索算法对极限学习机的权值进行寻优，并选出最佳权值；极限学习机的回归方程为：

【技术特征摘要】
1.一种利用极限学习机预测水泥分解炉温度的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、确定影响分解炉温度的主要因素；通过分解炉内部燃烧机理，结合现场工作人员的经验总结，可以得出影响分解炉温度的主要因素有喂煤量、喂料量和三次风压；步骤二、采集数据；从水泥厂DCS系统中获取喂煤量和喂料量的数据，利用红外线测温仪测分解炉温度；喂煤量、喂料量和分解炉温度的数据均取100组；步骤三、使用人群搜索算法对极限学习机进行参数寻优；使用人群搜索算法对极限学习机的权值进行寻优，并选出最佳权值；极限学习机的回归方程为：其中：y为输出，xj为输入，K为隐层节点数，ωij为输入权值矩阵；bi为隐含层偏置矩阵；βi为输出权值矩阵；gi(ωij·xj+bi)为激活函数；步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：王盛慧，姜长泓，王金有，金星，赵二卫，
申请(专利权)人：长春工业大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22