摘要
针对烘丝工艺出口含水率难以准确控制问题,提出了基于状态估计深度时序网络模型的烘丝工艺建模预测。首先,对历史工业数据进行相关性分析得到影响水分冷却的主要因素,对其进行KLD除水量和均值处理构建模型初始输入信号;然后,基于状态空间的卡尔曼增益形式构建状态估计器,实现在烘丝过程中测量误差和噪声下的状态估计;最后,将状态估计器的输出作为长时预报器的输入用于预测烘后含水率。实验结果表明,在烘丝过程中长时预测的值接近真实刻度线,能够实现出口含水率的长时动态控制,提高生产过程的效率和质量,减少能源和资源的浪费。
作者
虞文进
王文娟
叶志晖
李冠华
王宏铝
YU Wen-jin;WANG Wen-juan;YE Zhi-hui;LI Guan-hua;WANG Hong-lyu
出处
《制造业自动化》
北大核心
2023年第11期190-194,共5页
Manufacturing Automation
