混沌粒子群优化的模糊最小二乘支持向量机蒸发控制

本文主要探讨了基于模糊最小二乘支持向量机(Fuzzy Least Squares Support Vector Machine, FLS-SVM)的蒸发过程预测控制方法，针对氧化铝蒸发过程的复杂特性，如多变量、非线性和大滞后问题，以及样本数据在时间和空间上的差异性。研究中提出了一种融合末位淘汰机制的混沌粒子群算法(Chaotic Particle Swarm Optimization, CPSO)来优化模型预测控制。 首先，FLS-SVM作为一种强大的非线性建模工具，能够有效地处理非线性和高维数据，特别适合于解决蒸发过程中的复杂问题。通过模糊逻辑，FLS-SVM可以综合考虑时间序列和空间分布的影响，提高模型的预测准确性。模糊系统用于处理不确定性，而支持向量机则提供强大的学习能力和泛化性能，两者结合能更好地捕捉蒸发过程的动态行为。 其次，文章介绍了变异混沌粒子群算法，这是一种优化算法，它结合了混沌理论的全局搜索能力和粒子群优化算法的局部搜索效率。在模型预测控制的滚动优化过程中，CPSO算法用于寻找最优控制序列，以实现对蒸发过程的高效控制。 在实验验证部分，使用了某氧化铝厂的实际生产数据。实验结果显示，模型预测的相对误差小于8%的样本比例达到了93.9%，表明模型具有较高的预测精度。此外，蒸发过程的出口浓度得以稳定在240 g/L左右，显著提升了控制性能，并有助于降低能耗，体现了该预测控制策略的实际应用价值。 最后，文章指出，传统的PID控制在蒸发过程中的效果并不理想，而预测控制策略的引入，如本文提出的FLS-SVM结合CPSO的方法，能更好地适应蒸发过程的动态特性，提升控制质量和能源效率。这种先进控制技术的应用对于优化工业过程，特别是氧化铝蒸发过程，具有重要的理论和实践意义。 关键词：蒸发过程；预测控制；模糊最小二乘支持向量机；混沌粒子群算法 本文受到国家自然科学基金和国家863计划项目的资助，旨在通过过程控制优化蒸发过程，稳定出口浓度，减少蒸汽消耗，推动蒸发系统的技术进步。