基于支持向量机的电弧炉炉况判断方法
来源期刊:金属世界2010年第2期
论文作者:赵莹 张袅娜 张德江
文章页码:20 - 22
关键词:SVM;炉况判断;电弧炉;
摘 要:由于判断电弧炉炉况的直接条件不好测得,导致电弧炉各个炉况不容易确定。本文针对此类问题,提出一种基于支持向量机(SVM)理论的炉况判断系统。通过传感器采集数据,获得废铁量、废铁温度、炉渣量和炉渣温度等参数作为训练样本,离线训练SVM,得到分离器,然后选取测试的特征数据作为测试样本,根据本文提出的分类方法,通过离线分类器对炉况类型进行判断,从而为调整电极升降提供依据。实验表明SVM在有限的训练样本情况下可以有效地判断炉况。
赵莹,张袅娜,张德江
长春工业大学电气与电子工程学院
摘 要:由于判断电弧炉炉况的直接条件不好测得,导致电弧炉各个炉况不容易确定。本文针对此类问题,提出一种基于支持向量机(SVM)理论的炉况判断系统。通过传感器采集数据,获得废铁量、废铁温度、炉渣量和炉渣温度等参数作为训练样本,离线训练SVM,得到分离器,然后选取测试的特征数据作为测试样本,根据本文提出的分类方法,通过离线分类器对炉况类型进行判断,从而为调整电极升降提供依据。实验表明SVM在有限的训练样本情况下可以有效地判断炉况。
关键词:SVM;炉况判断;电弧炉;