[发明专利]一种基于梯度增强回归树的造纸过程打浆度软测量方法有效

专利信息
申请号: 201811455202.X 申请日: 2018-11-30
公开(公告)号: CN109440515B 公开(公告)日: 2020-06-19
发明(设计)人: 李继庚;洪蒙纳;满奕;孟子薇 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: D21D1/02 分类号: D21D1/02
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 李斌
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 梯度 增强 回归 造纸 过程 打浆 测量方法
【说明书】:

发明公开了一种基于梯度增强回归树的造纸过程打浆度软测量方法,包括下述步骤:S1、采集原始浆料的纤维形态数据和初始打浆度数据,采集磨浆工艺数据,并做数据处理;S2、基于梯度增强回归树的原理,建立打浆度软测量模型;S3、根据训练数据集,采用交叉验证法,训练打浆度软测量模型;S4、根据训练数据集对所述打浆度软测量模型的参数进行调整;S5、利用前述训练及调整完成的模型,对待测样本进行打浆度软测量;本发明方法基于梯度增强回归树,建立打浆度软测量模型,其模型方便,精度高,泛化能力强,具有良好的推广应用前景。

技术领域

本发明涉及无线通信技术,特别涉及一种基于梯度增强回归树的造纸过程打浆度软测量方法。

背景技术

浆料制备阶段的磨浆过程,是改变纸浆纤维形态的唯一过程,增加了纤维的结合能力,且对纸的性质,如纸页抗张强度有很大影响,使纸张产品具有所需物理性能。如图2所示为磨浆工艺流程图,在磨浆过程中,打浆度是与纸浆排水性能有关的纸浆特性。实际生产中,用打浆度来解释磨浆过程的运行效率,间接监控产品质量,是非常重要的中间变量。他通过调节稀释水流量、磨浆机功率、喂料速度、浆料浓度等来调控,以得到期望值。这种调控方式依靠人的经验不可靠。此外,人工测量打浆度需要很长时间,一般需要超过两个小时,会导致调控之后于生产。因此,需要研究打浆度的软测量方法。精确且有实时性的数据是实现反馈控制的要求,也是进一步实现优化工艺和产品的要求。

目前,国内外关于打浆度软测量的研究,有一定的局限性,如未考虑原料影响,模型复杂度过高,泛化能力有限等等。梯度增强回归树,基本思想是以回归树作为弱学习器,用多个弱学习器的叠加取代单一强学习器。树型结构使得模型输出和输入变量之间关系可以被理解。处理各种类型(包括非数值类型和空缺值)的变量,不需要数据转换。最近研究表明,梯度增强回归树为预测空间提供了良好的预测性能和鲁棒性,并且通过修改树结构可具有较低的模型复杂度和好的泛化能力,并且已经引起了生态学,物理学和大气科学等各种科学和工程领域越来越多的兴趣。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的缺点与不足,提供一种基于梯度增强回归树的打浆度软测量方法,其模型的方便性,精度高,泛化能力强,具有良好的推广应用前景。

为实现以上目的,本发明采取如下技术方案:

一种基于梯度增强回归树的造纸过程打浆度软测量方法,包括下述步骤:

S1、根据生产的实际情况,采集原始浆料的纤维形态数据和初始打浆度数据,采集磨浆工艺数据,并做数据处理;

S2、基于梯度增强回归树的原理,建立打浆度软测量模型;记第m次迭代生成的梯度增强回归树Fm(x)为打浆度软测量模型,具体公式如下:

其中Fm-1(x)为第m-1次迭代生成的梯度增强回归树,x表示数据集的自变量,y表示应变量,表示选择平方损失函数,Tm(xi)表示第m次迭代生成的回归树,xi表示第i个样本的自变量,yi表示相应的应变量,i=1,2,…,n;

S3、针对所述打浆度软测量模型及数据集,采用交叉验证法,训练并调整模型参数;

S4、通过反复训练调整所述打浆度软测量模型的参数,或者增加训练集样本量的方式,修正模型提高精度直至模型精度达到应用条件;

S5、利用步骤S4训练完成的打浆度软测量模型,对测试样本进行打浆度软测量。

作为优选的技术方案,步骤S1中,采集原始的纤维形态数据和初始打浆度数据,采集磨浆工艺数据,数据处理步骤如下:

首先,根据各原料的投料比例,按如下公式计算混合浆料的初始打浆度:

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