中国设备工程论文文库

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机器学习在烘丝工序料头出口含水率控制中的应用探究

机器学习在烘丝工序料头出口含水率控制中的应用探究

时间:2024-06-26 作者:张翼,吴晓勇,杨云丽,金雅昭
【摘要】目的:探究薄板式烘丝机料头阶段出口叶丝含水率的影响因素,指导设备参数控制。方法:基于 LSTM+MLP 模型分析叶丝干燥含水率能否快速企稳的影响因素,通过特征重要性分析挖掘潜在影响因素,设计以叶丝干燥筒壁温度为基准的生产过程最佳参数配比方法。结果:在数值实验部分,基于真实生产数据设定不同参数得到四组模型,对比了准确率、正样本 MAE 和 ROC 曲线等评价指标。其中,最优模型对叶丝干燥含水率变化的分类准确率达 99.88%。结论:实践证明,“叶丝干燥筒壁温度”是极为重要的影响因素,结合历史批次评估设备工作能力,可进一步实现烘丝工序的自动化控制。
关键词:含水率预测;特征排序;机器学习;LSTM 模型
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