基于时序趋势的回转窑喂煤SVM预测与控制

本文主要探讨了一种创新的回转窑喂煤支持向量机（SVM）分类方法，针对冶金行业的自动化控制需求。该方法主要关注于利用回转窑热工数据中的时序趋势特征，以提升喂煤操作的预测精度和控制系统的鲁棒性。 在实际操作中，首先对回转窑产生的大量热工数据进行预处理，这一步旨在清理和标准化数据，确保其适合用于后续的分析。预处理过程中，喂煤时间序列被分割成多个阶段，并通过线性表示，以便更好地捕捉数据随时间的变化模式。接着，趋势特征从这些时间序列中提取出来，作为构建SVM分类器的重要输入。 粒子群优化算法（PSO）在这个过程中发挥关键作用，它被用来优化SVM的参数设置。PSO是一种模拟鸟群或粒子群行为的搜索算法，能够高效地探索可能的参数组合，从而找到最佳的SVM模型。通过这种方式，分类器的性能得以提高，其在预测喂煤趋势方面的准确性也随之增强。 分类器建立后，作者将其应用于测试样本上，实现了对回转窑喂煤趋势的精准分类预测。这种方法有助于减少人工干预，降低操作风险，并能有效指导生产过程中的喂煤调节，提高窑前控制的稳定性和效率。 对比现场实际数据的分析结果显示，这种方法具有很高的预测精度，达到了可以实际应用的水平。关键词包括回转窑、支持向量机、粒子群以及时间序列分析，这些都是研究的核心概念和技术手段。这项工作不仅提升了回转窑操作的智能化程度，也为冶金自动化领域的控制策略提供了新的思路和工具。 该研究的中图分类号为TK16（涉及机械工程类）、TP274+.2（涉及计算机技术），文献标志码为A，表明其学术价值和严谨性。文章编号1000-7059(2011)05-0027-05，意味着这篇研究发表在2011年5月的《冶金自动化》杂志上，为第35卷第5期，是控制理论应用领域的一篇重要研究成果。