人工蜂群优化提升糖厂澄清工段生产指标与参数优化

本文主要探讨了在亚法糖厂澄清工段中面临的挑战，即如何有效地在线监测清汁色值和清汁残硫量，由于这两个关键指标难以实时测量，因此研究者提出了采用人工蜂群优化的在线极限学习机软测量方法来解决这一问题。首先，通过核主元分析技术，研究人员识别出影响清汁质量的关键参数，这些参数对于准确评估工艺过程至关重要。接下来，他们构建了一个基于在线极限学习机的软测量模型，这种模型利用机器学习算法，特别是极限学习机，来预测清汁的质量特性。 人工蜂群算法在此过程中发挥了重要作用，它被用来优化极限学习机的隐层参数，以提升模型的预测精度和鲁棒性。隐层参数的优化是深度学习模型性能优化的关键步骤，通过人工蜂群的全局搜索能力，可以找到使模型性能最优的参数组合。 进一步，研究者引入了带约束的粒子群优化算法，这是一种强化的全局优化方法，它在保持模型预测准确性的同时，也考虑到了实际操作的可行性，确保优化后的操作参数设定值不仅能满足预期的生产指标，还能符合工厂的实际运行条件。这种综合优化策略有助于提升整个澄清工段的生产效率和产品质量。 仿真结果证实了基于人工蜂群优化的在线极限学习机模型的有效性，它能够准确地预测清汁色值和残硫量，从而为工厂提供了实时的生产指导。通过优化后的操作参数，糖厂可以更有效地控制澄清过程，降低生产成本，提高产品质量，为糖厂的持续改进和优化提供了有力的数据支持。 总结来说，本文的核心贡献在于开发了一种结合了软测量、极限学习机、人工蜂群和约束粒子群优化的新型生产指标建模和操作参数优化方法，这对于提高糖厂澄清工段的生产效率和产品质量具有显著的实际应用价值。