我們都知道滾筒烘干機(jī)的很多指標(biāo)影響了烘干物料的質(zhì)量,所以不能忽視滾筒烘干機(jī)使用時(shí)的調(diào)節(jié)過(guò)程,例如需要根據(jù)不同的物料,調(diào)整合適的溫度,前提是我們能預(yù)測(cè)和判斷烘干機(jī)進(jìn)料口和出料口的溫度。
滾筒烘干機(jī)的被控對(duì)象是非線性系統(tǒng),采用Spss16.0軟件的Nonlinear Regression功能模塊來(lái)進(jìn)行計(jì)算分析。
正確定義好模型的表達(dá)式和初始值后,根據(jù)表中的試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立出口溫度函數(shù)模型。殘差平方和RSS(Residual Sumof
Squares)體現(xiàn)了觀測(cè)值與回歸值之間的偏離,為了使RSS小到一定程度,采用麥夸迭代法獲得估計(jì)參數(shù)。
迭代過(guò)程中RSS越來(lái)越小,當(dāng)殘差及各參數(shù)估計(jì)值穩(wěn)定后,模型達(dá)到收斂標(biāo)準(zhǔn),找到解后不再迭代。模型的迭代結(jié)果如表3所示。由迭代結(jié)果計(jì)算出參數(shù)的估計(jì)值,得出相對(duì)應(yīng)的3個(gè)函數(shù)模型。
回歸方程的擬合優(yōu)度R越接近1,擬合優(yōu)度越高,3個(gè)回歸模型的分別為0.988,0.987和0.944,表明其擬合優(yōu)度都很高。擬合優(yōu)度越高,回歸平方和越大,殘差平方和越小,表明3個(gè)回歸方程的擬合性檢驗(yàn)均滿足要求。
建立的3個(gè)模型可以預(yù)測(cè)出口溫度的大小,選擇有代表性的試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果如表7所示。經(jīng)對(duì)比可知,Y預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值偏差為1.63℃,最小偏差為0.02℃;Y預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值偏差為1.5℃,最小偏差為0.04℃;Y預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值偏差為3.28℃,最小偏差為0.13℃。3個(gè)回歸模型預(yù)測(cè)偏差都在控制需求的±5℃范圍內(nèi)。
分析3個(gè)模型的迭代次數(shù)、方差分析及預(yù)測(cè)效果,表明模型3具有如下特點(diǎn):常數(shù)項(xiàng)越小,參數(shù)的作用越大;模型的迭代次數(shù)越少,反應(yīng)時(shí)間越靈敏;控制的參數(shù)越少,控制越方便可靠,預(yù)測(cè)偏差在控制需求范圍內(nèi);并且模型3更直觀反映了正交試驗(yàn)的因素主次關(guān)系。因此,在實(shí)際控制中選用模型3作為滾筒式牧草烘干機(jī)控制系統(tǒng)的非線性回歸模型,既能實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng),又能滿足控制精度要求。
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