[发明专利]一种叶丝干燥工艺参数优化方法有效
申请号: | 201711228305.8 | 申请日: | 2017-11-29 |
公开(公告)号: | CN108142976B | 公开(公告)日: | 2020-05-15 |
发明(设计)人: | 张刘渲楠;刘孝保;常斌磊;李鑫 | 申请(专利权)人: | 昆明理工大学 |
主分类号: | A24B3/10 | 分类号: | A24B3/10 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 650093 云*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | 本发明公开了一种叶丝干燥工艺参数优化方法,本发明为叶丝干燥工艺参数的优化设置提供了方法,解决了传统方法无法建立叶丝干燥工艺函数模型、难以对工艺参数进行优化设置的问题,同时提高了预测模型的运行效率和预测精度,通过建立轻量化数据驱动预测模型构建叶丝干燥过程中各工艺参数与叶丝含水率之间的映射关系,并依据该映射关系寻求叶丝含水率的最优值和其对应的叶丝干燥最优工艺参数的组合,实现了即使当叶丝干燥工艺参数较多时也可以精确的优化叶丝干燥工艺参数和叶丝含水率。 | ||
搜索关键词: | 一种 干燥 工艺 参数 优化 方法 | ||
【主权项】:
一种叶丝干燥工艺参数优化方法,其特征在于:所述方法步骤如下:步骤1、剔除叶丝干燥工艺参数数据中的异常数据和错误数据,得到待优化工艺参数数据;步骤2、对待优化工艺参数数据进行降维处理,得到轻量化参数数据;步骤3、创建初始BP神经网络,将轻量化参数数据、叶丝含水率训练数据代入其中对其进行训练,得到轻量化数据驱动预测模型;步骤4、对待优化工艺参数数据进行随机筛选,得到叶丝干燥工艺参数种群;步骤5、对叶丝干燥工艺参数种群中的个体进行降维操作;步骤6、将降维后的种群个体数据代入轻量化数据驱动预测模型,获取叶丝含水率的预测值yi;步骤7、收敛判断:将叶丝含水率的预测值yi与叶丝含水率的设定值y0作差,若差值小于或等于收敛精度e,则输出该叶丝含水率的预测值所对应的叶丝干燥工艺参数种群中的个体,否则不输出。
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