基于SVM的磨煤機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量方法研究的開題報(bào)告一、選題背景及意義磨煤機(jī)是燃煤電廠中的關(guān)鍵設(shè)備之一，其負(fù)荷參數(shù)對(duì)于保證燃煤電廠的穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。傳統(tǒng)的磨煤機(jī)負(fù)荷測(cè)量方法通常需要安裝負(fù)荷傳感器或者對(duì)設(shè)備進(jìn)行改造，不僅成本較高，而且會(huì)給設(shè)備帶來一定的影響。軟測(cè)量技術(shù)可以通過采集現(xiàn)有的傳感器數(shù)據(jù)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于無法直接測(cè)量的參數(shù)進(jìn)行推斷和估計(jì)。因此，利用軟測(cè)量技術(shù)來實(shí)現(xiàn)磨煤機(jī)負(fù)荷的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，不僅可降低測(cè)量成本，還可提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和燃煤電廠的運(yùn)行效率。二、研究目的本文旨在基于SVM算法，建立磨煤機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)磨煤機(jī)負(fù)荷狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，并通過對(duì)比分析，驗(yàn)證基于SVM的磨煤機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量方法的可行性和有效性。三、研究?jī)?nèi)容1.研究磨煤機(jī)工作原理和負(fù)荷特性。2.介紹SVM算法原理及實(shí)現(xiàn)步驟。3.基于SVM算法，構(gòu)建磨煤機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量模型。4.利用現(xiàn)有的磨煤機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證，評(píng)價(jià)模型的性能。5.與其他常見的軟測(cè)量算法進(jìn)行比較，驗(yàn)證基于SVM的磨煤機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量方法的優(yōu)越性和實(shí)用性。四、研究方法1.對(duì)現(xiàn)有的磨煤機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理，形成適合模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。2.基于SVM算法，建立磨煤機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量模型，并使用交叉驗(yàn)證等方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)。3.利用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，并對(duì)模型的預(yù)測(cè)誤差、精度等指標(biāo)進(jìn)行分析。4.與其他常見的軟測(cè)量算法（如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量回歸等）進(jìn)行比較。五、預(yù)期結(jié)果通過研究建立基于SVM的磨煤機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量模型，并通過實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)驗(yàn)證，可以得出以下預(yù)期結(jié)果：1.建立的基于SVM的磨煤機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量模型能夠有效地預(yù)測(cè)磨煤機(jī)的負(fù)荷狀態(tài)。2.基于SVM算法的磨煤機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量方法相對(duì)于其他常見的軟測(cè)量算法，具有更高的預(yù)測(cè)精度和更好的實(shí)用性。3.基于SVM的磨煤機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量方法能夠有效地降低測(cè)量成本，提高燃煤電廠的運(yùn)行效率。六、研究進(jìn)度安排1.磨煤機(jī)工作原理和負(fù)荷特性調(diào)研及數(shù)據(jù)采集：1個(gè)月。2.SVM算法原理研究：2周。3.SVM算法在磨煤機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量中的應(yīng)用探索：1個(gè)月。4.模型的建立，參數(shù)調(diào)優(yōu)，模擬實(shí)驗(yàn)：3個(gè)月。5.實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析和比較：2個(gè)月。6.論文撰寫：1個(gè)月。七、參考文獻(xiàn)1.劉明,許賽娥,駱雪.基于SVM和EEMD的磨煤機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量[J].中國(guó)電力,2015,050(005):56-61.2.ZhangL,SunZh,GongX.Soft-sensingapproachforcoalmillloadbasedonsupportvectormachines[J].JournalofProcessControl,2008,18(7):698-706.3.VapnikV,GolowichSE,SmolaAJ.Supportvectormethodforfunctionapproximation,regressionestimation,andsignalprocessing[C]//AdvancesinNeuralInformationProcessing.MITPress,1997:28