基于AP聚类的跳汰机床层松散度LS-SVM软测量建模

本文主要探讨了"基于AP聚类算法的夹具床移动性软测量建模"这一研究主题。作者针对跳汰分选过程中床层松散度这一关键影响因素，提出了一个创新的解决方法。传统的测量方法可能难以实现在线实时监控，因此，研究者采用了最小二乘支持向量机（LS-SVM）的软测量建模技术来处理这一问题。这种方法强调了对分选过程高度非线性和强耦合性的考虑，以提高模型的准确性和泛化能力。 为了克服单模型建模可能存在的精度不足和泛化能力较弱的问题，作者引入了基于仿射传播（AP）聚类的LS-SVM多模型建模算法。AP算法首先对样本数据进行聚类，将复杂的数据集划分为多个子集。然后，针对每个子类，利用LS-SVM分别构建子模型，这样可以更好地适应不同区域的特性，提高了整体模型的性能。 在操作流程中，AP算法确保了数据的分段处理，而LS-SVM则负责建立精确的预测模型。最后，通过设计智能的子模型切换策略，可以根据输入数据自动选择最合适的子模型，从而得到跳汰机床层松散度的准确预测。这种多模型和软测量结合的方式，不仅提高了预测的准确性，还增强了系统的鲁棒性和稳定性。 通过仿真实验，研究人员证明了基于AP聚类算法的LS-SVM软测量建模方法在预测跳汰机床层松散度方面的优越性。该方法在实际应用中具有重要的意义，特别是在需要实时监控和优化跳汰分选过程的工业环境中，如煤炭、矿石等物料的分选作业。这项研究为夹具床移动性控制提供了有效的数学模型和方法，提升了生产效率和产品质量。