文章目录

1 引言

2 水泥磨工艺分析与变量选取

2.1 水泥磨工艺分析

2.2 基于互信息的参数相关性分析及变量选择

3 IPSO-HP-ELM水泥磨单位电耗预测模型

3.1 模型的结构设计

3.2 参数动态修正的粒子群优化算法

    3.2.1 标准粒子群优化算法

    3.2.2 改进粒子群优化算法

3.3 IPSO-HP-ELM算法的描述

    3.3.1 水泥磨单位电耗预测模型的时序特征输入层

    3.3.2 基于HP-ELM的水泥磨单位电耗预测模型

3.4 IPSO-HP-ELM算法的预测步骤

4 仿真实验

4.1 基于HP-ELM的水泥磨单位电耗预测

4.2 基于IPSO-HP-ELM的水泥磨单位电耗预测

4.3 水泥磨单位电耗预测结果分析

5 结论

文章摘要:水泥磨是水泥生产中主要的耗电设备，水泥磨单位电耗的精准预测对水泥厂节能降耗至关重要，因此提出一种基于改进粒子群优化算法的高性能极限学习机（IPSO-HPELM）的水泥磨单位电耗预测方法。首先，针对水泥磨大时延、强耦合特性，通过互信息确定影响单位电耗的关键因素；其次，建立蕴含时序特征的输入层，解决水泥磨中的时变时延问题；最后，采用改进粒子群优化（IPSO）算法对高性能极限学习机（HP-ELM）模型参数进行优化，建立基于IPSO-HP-ELM的水泥磨单位电耗预测模型，并验证了预测模型的有效性。实验结果表明，所提基于IPSO-HP-ELM的水泥磨单位电耗预测模型能够有效提高水泥磨单位电耗的预测精度。

文章关键词:

论文作者:郝晓辰 杨旭年 李东栩 韩辉 陈白 史鑫 黄高璐 

作者单位:燕山大学电气工程学院 

论文DOI:10.14107/j.cnki.kzgc.20210354

论文分类号:TQ172.63;TP18

文章来源：《水泥》 网址: http://www.snbjb.cn/qikandaodu/2022/0612/1452.html