LS-SVM模糊控制在氧化锌挥发窑的应用

"基于LS-SVM的氧化锌挥发窑的模糊控制 (2009年) - 使用最小二乘支持向量机建立挥发窑窑温预测模型，设计模糊控制器，优化氧化锌挥发窑温度控制" 本文主要探讨了一种针对氧化锌挥发窑生产过程的新型模糊控制方法，该方法基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines, LS-SVM）。LS-SVM是一种监督学习算法，常用于非线性建模和预测，尤其在处理小样本数据时表现出色。在本文的研究中，LS-SVM被用来构建挥发窑窑温的预测模型。 首先，作者介绍了LS-SVM的基本原理和其在控制系统中的应用。LS-SVM通过解决一个最小化误差平方和的优化问题，可以拟合出非线性的决策边界，从而对窑温进行预测。相较于传统的线性模型，LS-SVM能更好地捕捉复杂系统的动态行为。 接着，利用LS-SVM预测模型，作者进一步设计了一个模糊控制器。通过模型的训练和辨识，能够从实际生产数据中提取出简洁的模糊控制规则。这种方法的一个显著优点是减少了规则的数量，使得控制规则更易于理解和实施。同时，由于LS-SVM具有一定的学习能力，该控制器可以随着新的数据输入而进行调整，提高了控制系统的自适应性。 在Matlab环境中，对所提出的LS-SVM模糊控制器进行了仿真验证。仿真结果证明了该算法在氧化锌挥发窑温度控制上的优越性，能够有效地稳定窑温，满足工艺要求。此外，文章还概述了整个氧化锌挥发窑控制系统的架构，包括输入、输出信号的处理以及控制器与实际系统的交互方式。 关键词涉及到的核心技术有：最小二乘支持向量机（LS-SVM）、模糊控制器和氧化锌挥发窑的温度控制。LS-SVM是论文的核心工具，模糊控制器是控制策略的实现方式，而氧化锌挥发窑则是研究的特定应用场景。 这篇2009年的论文展示了如何结合先进的机器学习方法（LS-SVM）和模糊控制理论，改进工业过程控制，尤其是对于氧化锌挥发窑这种特定生产过程的温度控制。这种方法不仅减少了规则数量，增强了系统学习能力，而且在实际应用中表现出良好的控制效果。