软测量技术：MAGA-WNN模型优化明胶浓度实时检测

本篇论文研究的焦点是"MAGA-WNN"模型在明胶浓度软测量中的应用，针对胶液浓度测量在明胶生产过程中的关键性，尤其是手工检测存在的问题，如滞后时间长和测量误差大。作者提出了将软测量技术应用于明胶浓度实时监控的解决方案。 首先，作者强调了胶液浓度快速准确测量的重要性，这对工业生产效率和产品质量控制具有重要意义。然而，目前的离线测量方法依赖于采样和操作人员的经验，导致数据滞后且精度较低。为了改进这一状况，软测量技术被引入，它能解决复杂工艺中难以由硬件直接获取的参数，并减少滞后，提高测量精度。 小波神经网络（WNN）因其特性如最佳逼近、全局逼近和多分辨率而在软测量模型中得到了青睐。WNN模型能够捕捉到胶液浓度变化的复杂性，利用其强大的非线性建模能力。论文构建了一个MAGA-WNN模型，即混合变异自适应遗传算法优化的小波神经网络模型，以提升模型的鲁棒性和收敛速度。 通过实验验证，作者使用120组现场采集并归一化的数据进行仿真，其中80组作为训练集，40组作为测试集。结果显示，经过67次迭代后，模型的误差平方和降低至0.01以下并趋于稳定，这表明混合变异自适应遗传算法在优化过程中显著提高了模型性能。 总结来说，这项研究展示了MAGA-WNN模型在明胶浓度软测量中的实际潜力，不仅解决了传统测量方法的不足，还提高了生产过程的实时性和准确性。这对于提高明胶生产效率，实现质量控制有着积极的意义。因此，这项基于软测量技术和小波神经网络的创新方法为明胶工业提供了一种实用且高效的浓度检测方案。