基于支持向量机的线性模型鲁棒参数估计

探讨了基于支持向量机的线性系统参数估计问题,利用最小二乘支持向量机来估计自回归滑动平均模型(ARMA)的参数,并在理论上证明了在高斯噪声下比最小二乘估计方法具有更小的均方差;随后利用标准支持向量机来估计ARMA的参数,并利用它的性质从理论上分析了其对大噪声和小噪声的鲁棒性.仿真结果表明支持向量机方法能有效克服样本中的异常点和噪声对参数估计的干扰,比最小二乘估计方法具有更好的鲁棒性.     

基于加权最小二乘支持向量机的下水道可燃气体分析

下水道可燃气体分析是城市下水道可燃气体监测预警系统的重要组成部分.该文针对BP神经网络对下水道可燃混合气体分析存在速度慢、容易陷入局部最优,以及标准最小二乘支持向量机鲁棒性差的缺点,建立了一种基于加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的下水道可燃气体分析模型.加权最小二乘支持向量机模型采用最小二乘线性系统,对误差变量进行权值设定,提高了学习速度和学习精度.仿真结果表明:基于WLS-SVM的下水道可燃气体分析模型优于所比较的BP神经网络和最小二乘支持向量回归机2种模型,具有优良的预测精度和鲁棒性.     

基于多模态和加权支持向量机的热轧轧制力智能预报

为了提高热轧生产过程精轧机组的轧制力预设定精度,需要对轧制力进行高精度的预报.本文通过机理公式计算出轧制力的近似值,然后采集大量的实际生产数据修正轧制力预报值.首先利用聚类方法区分不同的生产状态,其次在相同生产状态下采用加权最小二乘支持向量机计算轧制力的修正系数,最后采用乘法方式修正轧制力,达到高精度的轧制力预测.结果表明,轧制力预报的平均相对误差为3.2%,满足现场的生产要求.     

构造稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型

从最小二乘支持向量机的稀疏表达出发,构建高效的基于稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型,提出了一种通过基于核空间近似策略的有效低秩逼近来有效减小原始训练样本集中的支持向量数来实现最终模型的稀疏表达.以MIT KDD99数据集为基础,对所提出方法进行有效性验证,并与利用剪枝策略通过递归过程中不断减少模型中支持向量个数的稀疏化方法、基本最小二乘支持向量机以及标准支持向量机方法的性能进行对比.结果表明:基于核空间近似的最小二乘支持向量机稀疏化与标准最小二乘支持向量机相当;此外稀疏最小二乘支持向量机能够提高入侵检测响应速度.     

直觉模糊最小二乘支持向量机

将直觉模糊集的相关理论引入到最小二乘支持向量机中, 建立了直觉模糊最小二乘支持向量机的数学模型, 并对模型的求解过程进行推导. 为验证该算法的有效性, 在人工数据集和标准数据集上进行仿真实验. 实验结果表明, 直觉模糊最小二乘支持向量机算法可降低分类时样本中噪声和野点对分类效果的影响.     

基于LS-SVR的回归曲线建模

在分析标准支持向量回归算法和最小二乘支持向量分类机的基础上,将最小二乘支持向量机用于解决回归问题,建立回归曲线模型,并进行了实验仿真研究。     

基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测研究

提出一种基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测方法.采用径向基核函数进行仿真模拟,经过参数选优建立了精度较高的预测模型.预测结果表明,利用最小二乘支持向量机进行预测具有误差小、拟合程度高等优点,可适用于GDP的预测.     

基于多核对称最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌建模

针对永磁同步电机在一定情况下呈现混沌特性且混沌模型难以精确获得的情况,提出了一种基于多核对称最小二乘支持向量机的回归建模方法.在最小二乘支持向量机模型中增加对称性的约束条件,构成对称最小二乘支持向量机.将多核学习的方法与对称最小二乘支持向量机相结合,构造由多个基本核函数线性组合而成的新的等价核,用于建立永磁同步电机的混沌回归模型.仿真结果表明,与一般最小二乘支持向量机相比,该方法能够降低单个核函数的选择对建模精度的影响,提高混沌建模精度.     

基于最小二乘支持向量机动态逆的非线性系统自适应控制

提出基于最小二乘支持向量机动态逆的一种非线性系统自适应控制方法.该方法采用最小二乘支持向量机辨识非线性系统的动态逆模型,并将其串联在原系统之前得到复合的伪线性系统.对于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,采用在线最小二乘支持向量机进行自适应补偿.最小二乘支持向量机的在线参数调整规律由Lyapunov稳定性理论导出,并证明了非线性闭环系统的稳定性.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于AMESim和LS-SVM的高压共轨系统建模与仿真

为了提高高压共轨压力预测模型的精确性,采用AMESim软件建立了柴油机高压共轨仿真模型.利用灰色关联分析方法对共轨压力影响因素进行理论分析计算,并确定了高压共轨压力预测模型的输入输出变量;然后利用最小二乘支持向量机对共轨压力与主要的影响因素之间的数值关系进行了智能拟合,并利用自适应粒子群算法优化了最小二乘支持向量机的初始参数.通过20个预测样本的检测,最小二乘支持向量机模型的最大预测误差为0.079 1,平均相对误差降至0.039 6,其性能明显优于BP神经网络.     

油膜轴承倾斜承载对冷连轧机启动的影响

针对某CVC带钢冷连轧机启动阶段支持辊油膜轴承静压承载能力不足的问题,应用流体润滑理论,建立了轴承倾斜工作下静压承载能力的全润滑系计算模型,分析了轧机压下倾斜、油泵功率和节流器液阻对轴承静压承载性能的影响. 计算结果表明,压下倾斜过大会造成轴套与衬套的轴线出现倾斜,进而导致轴承的静压承载能力急剧下降,是造成轴承寿命缩短、连轧机启动频繁失败的根本原因. 在实际生产中,限定了轧机压下倾斜设定值上限,增大了润滑油黏度,从而有效提高了轴承的承载能力,机组启动成功率显著提高.     

板带轧机液压压下-垂直振动特性研究

考虑板带轧机垂直振动对液压压下系统中四通伺服电磁阀非线性流量的影响,推导出非线性流量变化下的液压缸的非对称分段弹簧力,并建立了板带轧机液压压下-垂直振动动力学方程.运用平均法求解出该轧机振动系统的幅频响应方程,并利用奇异性理论求解了轧机在动态轧制过程的分岔特性,得到4组不同的转迁集及其对应的分岔图,分析了开折参数对轧机分岔特性的影响.最后以实际轧机参数为例,通过仿真发现系统幅频曲线在分段处出现拐弯特性,调整伺服阀响应时间可降低系统振幅不稳定频率区域,通过调整外激励幅值与阻尼比等参数可有效改善系统共振情况,为进一步抑制轧机辊系振动提供理论参考.     

Research on Frequency Response Characteristics of Rolling Mill

The measurement method of frequency response characteristics for rolling mill is established by imposing different signal excitation on PID input of rolling mill under the different rolling conditions. The analysis results declare that sweep sine signal was relative efficient to evaluation for the frequency response character of hydraulic system. The practical application shows that the corresponding relationship between the parameters and the frequency response range of the rolling mill is helpful for parameters verification of process control and condition monitoring of hydraulic system.     

参考模型自适应控制在同步系统中的应用

本文提出一种新的用计算机控制同步系统的参考模型自适应控制系统.它改进了常用的Ichikawa 控制结构(由日本上智大学教授Ichikawa 提出)的某些缺陷.理论分析表明,本文提出的控制结构比Ichikawa 结构性能优越.计算机仿真及实时控制结果表明,新结构的同步精度确实比Ichikawa 结构好得多.此外,新结构的采样时间仅为2ms,达到了现有自适应控制系统的先进水平.     

高抗力金属板带材多辊冷轧机特点分析

掌握生产板带材的金属的特性和变形特点是进行高精度多辊可逆冷轧机设计的基础。针对多品种,多规格和板卷共线的生产工艺需求,通过对比分析选择了六辊辊系的可逆冷轧机。该冷轧机主要用来生产厚度薄至0.3～0.4 mm的钛及钛合金,镍及镍合金,铜及铜合金,不锈钢,高温合金以及精密合金板带材。冷轧机的最大轧制力35 000 kN,最高轧制速度480 m/min,最大轧制力矩320 kN·m。机组主要由皮带运输机,开卷和卷取机,主轧机,除油装置,矫直机,移动和固定辊道等设备组成。同时,也包括消防系统,液压系统,电控系统等。重点对冷轧机的工艺设计要求,机组组成特点,关键设备部件,典型技术参数等进行了介绍和分析。     

环轧过程计算机辅助工程

论述了径、轴向辗环机轧制计算机辅助工程（ＣＡＥ）的结构与功能，分析了ＣＡＥ系统模型的建立方法及矩形截面环轧制的几何运动学关系．给出了ＣＡＥ系统在满足各种轧制约束条件下的优化轧制规程及相应的毛坯设计方法     

神经网络自适应PID反馈补偿控制在轧钢控制系统中的应用

在轧钢控制系统中,由于轧机两侧液压压下系统的不一致会导致带材横向厚度差分布不均匀,直接影响带材的板形质量,针对此问题,提出了将神经网络自适应PID控制器用于反馈反馈回路中的补偿控制方案,提高轧机两侧压下动态同步的品质。仿真实验结果表明,此种方案能满足被控对象对高精度同步控制的要求。     

冷连轧机组弯辊力自动设定的实现

针对大型宽带钢冷连轧机组广泛采用的液压弯辊技术,深入分析了弯辊力对于板形的调控机理．在分析轧辊辊形、带钢宽度和轧制力等因素对弯辊力设定值影响的基础上,建立弯辊力自动设定模型,并得到了现场实测结果的验证．该模型成功地投入运行,实现了冷连轧机弯辊力的计算机自动设定．     

轧机液压AGC系统的动态仿真

AGC控制技术是现代轧机不可缺少的关键技术之一,其控制效果直接影响到产品质量和产品的精度。笔者在分析液压AGC系统组成、系统主要动态元件动态特性的基础上,建立了一种全面而且有利于分析轧制过成中各种因素对轧制精度影响的动态仿真模型和方块图,并对3340轧机液压AGC控制系统进行了动态仿真。     

冷带轧机液压压下系统的动特性分析

液压辊缝控制系统是冷连轧机组控制带钢厚度精对某冷轧厂四辊冷带轧机液压压下系统的研究,对工作在位置控制方式下的液压压下系统建立了数学模型,并对系统进行了时域和频域的分析,掌握了系统的实际动态特性.为以后系统的优化设计和控制系统的性能研究打下了基础.