自适应递推核学习及在橡胶混炼过程在线质量预报的工业应用

被引：2

作者：

刘毅 ^{[1
]}

张锡成 ^{[2
]}

朱可辉 ^{[3
]}

王海清 ^{[1
]}

李平 ^{[1
]}

机构：

[1] 浙江大学工业控制技术国家重点实验室工业控制研究所

[2] 杭州朝阳橡胶有限公司

[3] 青岛市工业信息化技术重点实验室

来源：

控制理论与应用 | 2010年 / 27卷 / 05期

基金：

教育部留学回国人员科研启动基金;

关键词：

橡胶混炼过程; 门尼粘度; 核学习; 递推估计; 参数选择; 交叉验证;

D O I：

暂无

中图分类号：

TQ330.63 [];

学科分类号：

080503 ;

摘要：

实时测取混炼胶门尼粘度是橡胶和轮胎厂十分关心和亟待解决的问题.采用两阶段递推核学习建模方法,按配方快速建立橡胶混炼过程门尼粘度的预报模型,并对模型进行递推更新以适应过程的快速变化.结合混炼过程的特点,提出一种适合门尼粘度的性能指标,并推导了采用快速留一交叉验证法对核学习模型参数进行自适应选择,避免人为选取参数的片面性.所研发的先进密炼信息集成与控制系统已在国内多家大型橡胶和轮胎厂上线应用.门尼粘度实时预报的工业应用结果表明了其实用和有效性,对橡胶混炼过程具有重要的现实和经济意义.

引用

页码：609 / 614

页数：6

共 5 条

[1] 采用Brent优化的核学习单步预测控制算法 [J].