基于MFO-SVR的球磨機出粉量估算

編號：SBJS00860

篇名：基于MFO-SVR的球磨機出粉量估算

作者：宋宇 陸金桂

關(guān)鍵詞： 球磨機出粉量 軟測量 支持向量回歸機(SVR) 飛蛾火焰優(yōu)化(MFO) 粒子群優(yōu)化(PSO) 遺傳算法(GA)

機構(gòu)： 南京工業(yè)大學(xué)機械與動力工程學(xué)院

摘要： 針對球磨機出粉量難以測量的問題,文章借助以數(shù)據(jù)驅(qū)動為基礎(chǔ)的軟測量技術(shù),建立了基于支持向量回歸機(support vector regression,SVR)的球磨機出粉量估算模型。為減小模型的誤差,使用飛蛾火焰優(yōu)化(moth-flame optimization,MFO)算法對SVR的懲罰因子C以及徑向基函數(shù)(radial basis function,RBF)核系數(shù)g進行優(yōu)化。為驗證MFO算法的可靠性,將此算法與粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法、遺傳算法(genetic algorithm,GA)進行比較,分別建立了球磨機出粉量的MFO-SVR、PSO-SVR、GA-SVR模型,試驗結(jié)果表明MFO-SVR估算模型對出粉量有較好的預(yù)測和泛化能力。