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基于主成分分析与遗传算法-支持向量机的喷溅预测方法

韩顺杰 , 齐冀樊 , 姜玉莲 , 尤文

钢铁研究学报 doi:10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.20160175

针对冶炼过程喷溅特征提取及喷溅预测困难的问题，提出基于小波包变换与主成分分析的优化参数模型的支持向量机喷溅预测方法。该方法经小波包变换将冶炼喷溅的噪声和氧枪振动信号分解为不同频带的信号。由于不同频带的信号出现相互干扰和堆叠，因此通过主成分分析将频带能量降维分离成不同频带，进而将这些处理后的信号作为喷溅特征向量。对支持向量机模型参数(C、g)进行遗传算法优化，通过支持向量机对喷溅的分类及预测，验证了该方法的有效性。实验结果表明：经小波包变换和主成分分析获得的特征信号能够准确地反应喷溅特征，提出的支持向量机方法具有较好的分类性能，喷溅预测准确率较高。

关键词: 喷溅预测 , 小波包变换 , 主成分分析 , 遗传算法 , 支持向量机

基于BT-SVM的氩氧精炼铬铁合金过程发生喷溅的预测方法

韩顺杰 , 李长亮 , 马海涛

钢铁研究学报

针对铬铁合金氩氧精炼过程中时常发生的喷溅现象,提出一种基于BT-SVM的喷溅预测方法.结合生产工艺,依据喷溅发生的原因及主要特征,选择了渣液上层表面温度与铁水温度等8个参数作为支持向量机的输入特征,选择爆发性喷溅、泡沫性喷溅、金属喷溅、正常工作作为输出特征,构建了基于BT-SVM的喷溅预测结构,将分类器分布在各个节点上,从而构成了多类分类支持向量机,并给出了分类函数的求解过程及其算法实现.测试结果表明:该方法可根据生产工艺参数实时预测喷溅是否发生,预测准确率在97%以上.

关键词: 喷溅预报 , 支持向量机 , 氩氧精炼 , 铁合金 , 二叉树

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