【摘 要】
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为降低纸浆间歇蒸煮过程的能耗,提出了一种基于支持向量机（SVM）和遗传算法的蒸煮参数优化方法。该方法先根据生产数据,采用SVM建立了间歇蒸煮纸浆卡伯值模型,描述了白液浓度、
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室,福建青山纸业股份有限公司
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为降低纸浆间歇蒸煮过程的能耗,提出了一种基于支持向量机（SVM）和遗传算法的蒸煮参数优化方法。该方法先根据生产数据,采用SVM建立了间歇蒸煮纸浆卡伯值模型,描述了白液浓度、硫化度、白液量、黑液量、蒸煮时间和蒸煮温度等参数与纸浆卡伯值之间的数学关系;再针对基于SVM的纸浆卡伯值模型较难用于常规优化方法的问题,提出了一种改进的自适应小生境遗传算法,用于间歇蒸煮的参数优化,使纸浆满足质量要求的前提下尽量降低蒸煮过程能耗;最后进行仿真,与实际生产数据相比,实验结果节约蒸汽3.52%,节约白液用量17.18%,硫化
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