[發明專利]一種在線檢測鋁粉細粉率的軟測量方法無效
| 申請號： | 201310441670.2 | 申請日： | 2013-09-26 |
| 公開（公告）號： | CN103471971A | 公開（公告）日： | 2013-12-25 |
| 發明（設計）人： | 刁芬;孟麗 | 申請（專利權）人： | 沈陽大學 |
| 主分類號： | G01N15/02 | 分類號： | G01N15/02;G06N3/02 |
| 代理公司： | 沈陽技聯專利代理有限公司 21205 | 代理人： | 趙越 |
| 地址： | 110044 遼*** | 國省代碼： | 遼寧;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 在線 檢測 鋁粉細粉率 測量方法 | ||
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技術領域
????本發明涉及一種軟測量方法，特別是涉及一種在線檢測鋁粉細粉率的軟測量方法。
背景技術
鋁粉廠在應用氮氣霧化方法制備鋁粉的生產過程中，鋁粉細粉率是衡量產品質量的主要標準。目前測量鋁粉細粉率的方法主要有直接觀察法、激光法等。但這些測量方法不僅測量滯后大、不能進行實時在線自動測量、不能為自動控制提供檢測數據，而且測量儀器價格較貴，測量成本較高。
發明內容
本發明的目的在于提供一種在線檢測鋁粉細粉率的軟測量方法，該檢測方法不僅能夠解決測量滯后較大、不能實現在線自動測量的問題，而且檢測成本較低、方便快捷，而且能夠實現在線實時自動檢測。
本發明的目的是通過以下技術方案實現的：
一種在線檢測鋁粉細粉率的軟測量方法，所述方法包括以下步驟：
???（1）采集樣本數據：
????現場采集鋁粉生產過程中不同工況下的鋁液溫度(TL)、霧化氮氣壓力(PW)、霧化氮氣溫度(TW)、環境氮氣壓力(PE)、環境氮氣溫度(TE)和鋁粉細粉率(LX)數據；
???（2）、樣本數據預處理：
1）異常數據的處理：對所采集到的n組鋁液溫度值、霧化氮氣壓力值、霧化氮氣溫度值、環境氮氣壓力值、環境氮氣溫度和鋁粉細粉率值，分別計算其算術平均值，然后分別計算其偏差值，按照Bessel公式計算鋁液溫度(TL)的標準偏差；
??????2）隨機誤差的處理：將經過???????????????????????????????????????????????誤差處理后剩余的r組鋁液溫度(TL)、霧化氮氣壓力(PW)、霧化氮氣溫度(TW)、環境氮氣壓力(PE)、環境氮氣溫度(TE)?和鋁粉細粉率(LX)數據分別采用平均值濾波算法，以去除采樣數據中的隨機誤差；
?3）采樣數據歸一化處理：將經過隨機誤差處理后的r個鋁液溫度(TL)數據歸一化到[0,?1]區間內；
????（3）建立DRNN神經網絡模型：
對角遞歸DRNN?(Diagonal?Recurrent?Neural?Network)?神經網絡的數學模型為：
；
????（4）訓練DRNN神經網絡：
將歸一化處理后的r個樣本數據分成兩組：一組作為各單一神經網絡模型的共同初始訓練數據集，分別對各單一DRNN神經網絡進行訓練；另一組作為校驗數據集，用于校驗所建立的DRNN神經網絡模型；
???（5）建立組合DRNN神經網絡模型：
將多個DRNN神經網絡模型組合在一起，構成組合神經網絡模型；
???（6）利用組合DRNN神經網絡模型計算鋁粉細粉率：
當組合DRNN模型輸入為歸一化后的鋁液溫度、霧化氮氣壓力、霧化氮氣溫度、環境氮氣壓力?、環境氮氣溫度數據時，利用該組合模型即可計算出相應的歸一化后的鋁粉細粉率值，對值進行反歸一化處理后，便得到鋁粉細粉率值。???
????所述的一種在線檢測鋁粉細粉率的軟測量方法所述采集樣本數據，將相同工況下的所采集的鋁液溫度(TL)、霧化氮氣壓力(PW)、霧化氮氣溫度(TW)、環境氮氣壓力(PE)、環境氮氣溫度(TE)?和鋁粉細粉率(LX)數據作為一組樣本數據(TL，PW，TW，PE，TE，LX)，改變工況，重復此操作，直到采集到所需要的樣本數為止。
????所述的一種在線檢測鋁粉細粉率的軟測量方法，其特征在于，所述樣本數據預處理中異常數據的處理按照Bessel公式計算鋁液溫度(TL)的標準偏差：???????????????????????????????????
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