橡胶门尼粘度混合智能软测量方法

摘要

一种橡胶门尼粘度混合智能软测量方法，该测量方法是先从现场采集影响门尼粘度的工艺参数，进行主元分析，确定必需的辅助变量，进行归一化处理，建立基于机理分析、小波神经网络、最小二乘支持向量机组合而成的混合智能算法模型，然后实时采集数据，通过调用已经建好的模型对输入数据进行计算，即可得出实时的门尼粘度预测值。本发明发挥了多种建模方法的优点，不但取得比单一方法软测量模型更好的预测效果，而且模型具有适应不同工况变化的良好的鲁棒性和泛化能力；本发明软测量预测模型的计算速度和精度满足生产要求，对稳定生产、指导操作、提高产品的优级品率有极大帮助。

主权项

一种橡胶门尼粘度混合智能软测量方法，该测量方法是先从现场采集影响门尼粘度的工艺参数，进行主元分析，确定必需的辅助变量，进行归一化处理，建立基于机理分析、小波神经网络、最小二乘支持向量机组合而成的混合智能算法模型，然后实时采集数据，通过调用已经建好的模型对输入数据进行计算，即可得出实时的门尼粘度预测值，其特征在于，所述的混合智能算法模型为：ymix＝ayM+byNN+cyLS‑SVM其中yM是机理分析结果，yNN是小波神经网络预测值，yLS‑SVM是最小二乘支持向量机预测值，a+b+c＝1，且a＞0，b＞0，c＞0。