基于改進ELM算法的穿孔機導盤轉速軟測量方法的深度探究與創(chuàng)新實踐一、引言1.1研究背景與意義無縫鋼管作為一種重要的工業(yè)基礎材料，在石油、化工、機械制造、建筑等眾多領域都有著不可或缺的應用。在石油和天然氣輸送中，無縫鋼管憑借其高強度和良好的密封性，能夠安全穩(wěn)定地將油氣資源從開采地輸送到各地；在化工行業(yè)，無縫鋼管用于各種化學反應裝置和管道系統(tǒng)，承受著高溫、高壓和腐蝕性介質的考驗；在機械制造領域，無縫鋼管被廣泛應用于制造各種機械零件和設備的結構部件，為機械的正常運行提供堅實保障；在建筑領域，無縫鋼管常用于搭建高層建筑的框架結構和橋梁的支撐體系，其優(yōu)異的力學性能確保了建筑物和橋梁的穩(wěn)固與安全。無縫鋼管的質量和生產效率直接影響著這些行業(yè)的發(fā)展水平和經(jīng)濟效益，因此，無縫鋼管的生產過程備受關注。在無縫鋼管的生產流程中，穿孔機是極為關鍵的設備之一，它承擔著將實心管坯加工成空心毛管的重要任務，是無縫鋼管生產的第一道關鍵工序。穿孔機的工作原理是基于斜軋原理，通過軋輥和導盤的協(xié)同作用，使管坯在旋轉和前進的過程中逐漸被穿孔，形成空心的毛管。在這個過程中，導盤轉速作為穿孔機的一個關鍵工藝參數(shù)，對穿孔過程的順利進行以及毛管的質量有著至關重要的影響。合適的導盤轉速能夠使管坯在穿孔過程中均勻受力，從而保障毛管的壁厚均勻性、內外表面質量以及尺寸精度。若導盤轉速過高，管坯可能會受到過大的摩擦力和剪切力，導致毛管表面出現(xiàn)裂紋、折疊等缺陷，嚴重影響毛管的質量；若導盤轉速過低，則會使穿孔效率降低，生產周期延長，增加生產成本，同時也可能導致毛管的壁厚不均勻，影響后續(xù)的加工和使用性能。然而，在實際的斜軋穿孔生產過程中，由于穿孔機工作環(huán)境惡劣，存在高溫、高壓、強振動和強電磁干擾等不利因素，使得導盤轉速難以通過傳統(tǒng)的直接測量手段進行在線精確測量。傳統(tǒng)的轉速測量傳感器，如光電式傳感器、磁電式傳感器等，在這種惡劣環(huán)境下容易受到損壞，測量精度也會受到嚴重影響，無法滿足生產過程中對導盤轉速精確測量的要求。這就導致在無縫鋼管生產過程中，無法及時準確地獲取導盤轉速的實際值，難以對穿孔過程進行有效的控制和優(yōu)化，進而影響無縫鋼管的生產質量和效率。為了解決這一難題，軟測量技術應運而生。軟測量技術是一種基于數(shù)據(jù)驅動和模型計算的間接測量方法，它通過選擇與主導變量（如導盤轉速）具有密切關聯(lián)且容易測量的輔助變量，利用數(shù)學模型和算法來推斷主導變量的值。軟測量技術能夠充分利用生產過程中已有的各種測量數(shù)據(jù)，通過建立合適的軟測量模型，實現(xiàn)對難以直接測量的變量的精確估計。相比于傳統(tǒng)的直接測量方法，軟測量技術具有成本低、可靠性高、適應性強等優(yōu)點，能夠在不改變現(xiàn)有生產設備和工藝流程的前提下，有效地解決導盤轉速的在線精確測量問題。極限學習機（ELM）作為一種新型的機器學習算法，在軟測量建模領域展現(xiàn)出了獨特的優(yōu)勢。ELM是一種基于單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法，它具有學習速度快、泛化能力強、對樣本數(shù)據(jù)要求較低等優(yōu)點。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡算法相比，ELM在訓練過程中無需進行復雜的迭代計算，能夠快速地確定網(wǎng)絡的權重和閾值，大大縮短了建模時間，提高了建模效率。在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和實時性要求較高的應用場景時，ELM的快速學習能力能夠滿足生產過程中對模型更新和調整的及時性需求。然而，傳統(tǒng)的ELM算法在實際應用中也存在一些局限性，例如，其輸入權重和隱層偏置是隨機初始化的，這可能導致模型的穩(wěn)定性和泛化性能受到一定影響，在面對復雜的生產過程數(shù)據(jù)時，難以準確地建立高精度的軟測量模型。因此，對ELM算法進行改進，并將其應用于穿孔機導盤轉速的軟測量建模，具有重要的理論意義和實際應用價值。從理論角度來看，通過對ELM算法的改進研究，可以進一步完善機器學習算法的理論體系，探索更加有效的模型訓練和優(yōu)化方法，為解決其他復雜系統(tǒng)的建模問題提供新的思路和方法。從實際應用角度來看，基于改進ELM算法的穿孔機導盤轉速軟測量方法，能夠實現(xiàn)對導盤轉速的在線精確測量和實時控制，為無縫鋼管生產過程提供準確可靠的工藝參數(shù)信息。這有助于優(yōu)化穿孔工藝，提高毛管的質量和生產效率，降低生產成本，增強企業(yè)的市場競爭力，對推動無縫鋼管行業(yè)的高質量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。1.2國內外研究現(xiàn)狀在穿孔機導盤轉速測量方面，國外研究起步相對較早，一些先進的鋼鐵生產企業(yè)和科研機構在早期就開始關注穿孔機工藝參數(shù)的優(yōu)化與測量技術的改進。在早期，國外主要致力于研發(fā)高精度的傳感器技術用于轉速測量，例如德國某公司研發(fā)的抗干擾型磁電式傳感器，試圖在一定程度上適應穿孔機的惡劣工作環(huán)境，但由于高溫、強振動等因素影響，測量精度和穩(wěn)定性仍難以滿足實際生產需求。隨著自動化技術的發(fā)展，國外逐漸將目光轉向自動化測量系統(tǒng)的集成，如美國的一家鋼鐵企業(yè)嘗試將多種傳感器進行融合，構建綜合測量系統(tǒng)，以提高導盤轉速測量的準確性，但復雜的環(huán)境干擾和高昂的成本限制了該系統(tǒng)的廣泛應用。國內在穿孔機導盤轉速測量研究方面，早期主要是借鑒國外的相關技術和經(jīng)驗，對引進的穿孔機設備進行消化吸收。隨著國內鋼鐵行業(yè)的快速發(fā)展，對無縫鋼管生產質量和效率的要求不斷提高，國內高校和科研機構開始加大對穿孔機導盤轉速測量技術的研究投入。例如，東北大學針對上海寶山鋼鐵公司鋼管分公司SWW斜軋穿孔機的狄塞爾導盤改造項目展開研究，深入分析了穿孔機的工作原理和工藝特點，嘗試多種方法來解決導盤轉速測量難題。在軟測量技術的研究領域，國外的研究進展較為顯著。軟測量技術的理論根源基于軟儀表的推斷控制，國外學者在早期就對其基本原理和方法進行了深入探討，在過程建模、系統(tǒng)辨識和數(shù)據(jù)處理等關鍵技術上取得了一系列成果。美國的學者率先提出了基于數(shù)據(jù)驅動的軟測量建模方法，通過對大量生產數(shù)據(jù)的分析和挖掘，建立了與主導變量相關的數(shù)學模型，實現(xiàn)對難以直接測量變量的估計。隨著人工智能技術的興起，國外進一步將神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等智能算法引入軟測量建模中，顯著提升了軟測量模型的精度和泛化能力。國內軟測量技術的研究也取得了長足的進步。眾多高校和科研機構積極開展軟測量技術的研究與應用，針對不同工業(yè)過程的特點，提出了一系列具有創(chuàng)新性的軟測量建模方法和應用案例。在化工領域，國內學者利用主成分分析和偏最小二乘回歸等方法，對化學反應過程中的關鍵參數(shù)進行軟測量建模，有效提高了生產過程的控制精度和穩(wěn)定性；在電力行業(yè)，通過將神經(jīng)網(wǎng)絡與專家系統(tǒng)相結合，實現(xiàn)了對電力設備運行狀態(tài)參數(shù)的軟測量和故障診斷，保障了電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。極限學習機（ELM）算法自提出以來，受到了國內外學者的廣泛關注。國外學者對ELM算法的理論基礎進行了深入研究，分析了其學習能力、存儲容量和泛化性能等特性，為ELM算法的改進和應用提供了理論支持。在此基礎上，他們通過改進算法的初始化方式、優(yōu)化隱層節(jié)點選擇等方法，對ELM算法進行了改進和優(yōu)化，以提高算法的性能和穩(wěn)定性。國內學者在ELM算法的研究方面也取得了豐富的成果，將ELM算法與其他智能算法相結合，提出了多種改進的ELM算法。例如，將遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等與ELM算法相結合，利用智能算法的全局搜索能力，優(yōu)化ELM算法的輸入權重和隱層偏置，從而提高ELM算法的預測精度和穩(wěn)定性；還有學者將主成分分析、小波變換等數(shù)據(jù)處理方法與ELM算法相結合，對輸入數(shù)據(jù)進行預處理，去除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余信息，提高ELM算法對復雜數(shù)據(jù)的處理能力。在將軟測量技術應用于穿孔機導盤轉速測量方面，國內外都開展了相關研究。東北大學的研究人員將極限學習機方法同主成分分析方法相結合，通過對模型輸入量進行主成分分析，去除了各變量之間的線性相關，提高了極限學習機算法的泛化性能，并對極限學習機隱層節(jié)點進行分類，減少了極限學習機方法的訓練時間，最終得出了基于改進PCA-ELM方法的導盤轉速軟測量模型，并通過仿真實驗驗證了其準確性和可應用性；國外某研究團隊則嘗試利用深度學習中的長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）建立導盤轉速軟測量模型，充分利用LSTM對時間序列數(shù)據(jù)的處理能力，取得了較好的效果，但模型的訓練復雜度較高，對硬件要求也較高。盡管國內外在穿孔機導盤轉速測量和軟測量技術方面取得了一定的研究成果，但仍存在一些問題和不足。一方面，現(xiàn)有的軟測量模型在面對復雜多變的生產工況時，其適應性和魯棒性有待進一步提高，模型的泛化能力在不同生產條件下可能會出現(xiàn)較大波動；另一方面，對于極限學習機等算法的改進，雖然在一定程度上提高了模型性能，但仍未完全解決算法的穩(wěn)定性和收斂性問題，算法在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)存在差異，影響了軟測量模型的可靠性和準確性。1.3研究內容與方法本文圍繞改進ELM算法展開導盤轉速軟測量研究，具體內容包括：深入剖析傳統(tǒng)ELM算法的原理和局限性，從初始化方式、參數(shù)優(yōu)化、隱層節(jié)點選擇等方面入手，提出針對性的改進策略，如利用智能優(yōu)化算法（如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法）優(yōu)化ELM的輸入權重和隱層偏置，使其擺脫隨機初始化的弊端，提高算法的穩(wěn)定性和收斂性；通過理論分析和數(shù)學推導，闡述改進算法的優(yōu)勢和創(chuàng)新點，為后續(xù)的建模應用奠定堅實的理論基礎。在此基礎上，基于改進后的ELM算法，結合無縫鋼管穿孔生產過程的特點，建立穿孔機導盤轉速軟測量模型。全面分析影響導盤轉速的各種因素，如管坯的材質、規(guī)格、溫度，軋輥的轉速、軋制力，以及穿孔機的設備參數(shù)等，篩選出與導盤轉速密切相關且易于測量的輔助變量，如通過傳感器測量管坯的溫度、軋制力，利用編碼器測量軋輥的轉速等。采用主成分分析（PCA）、小波變換等數(shù)據(jù)處理方法對原始數(shù)據(jù)進行預處理，去除噪聲和冗余信息，提取有效特征，提高數(shù)據(jù)的質量和模型的訓練效率。利用大量的實際生產數(shù)據(jù)對模型進行訓練和驗證，通過交叉驗證、均方誤差、平均絕對誤差等評價指標，不斷優(yōu)化模型的參數(shù)和結構，確保模型的準確性和泛化能力。在模型建立完成后，通過仿真實驗和實際工業(yè)應用對基于改進ELM算法的導盤轉速軟測量模型進行驗證和評估。在仿真實驗中，模擬不同的生產工況和干擾因素，對比改進ELM算法與傳統(tǒng)ELM算法以及其他軟測量建模方法（如BP神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機）的性能表現(xiàn)，從預測精度、收斂速度、穩(wěn)定性等多個方面進行分析和比較，驗證改進ELM算法在導盤轉速軟測量中的優(yōu)勢和有效性；在實際工業(yè)應用中，將軟測量模型集成到無縫鋼管生產控制系統(tǒng)中，實時監(jiān)測導盤轉速，并與實際生產數(shù)據(jù)進行對比分析，根據(jù)實際運行情況對模型進行進一步的優(yōu)化和調整，確保模型能夠滿足生產過程中對導盤轉速精確測量和實時控制的要求，提高無縫鋼管的生產質量和效率。在研究方法上，本文綜合采用多種研究方法。通過廣泛查閱國內外相關文獻，全面了解穿孔機導盤轉速測量、軟測量技術以及ELM算法的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，掌握現(xiàn)有研究的成果和不足，為本文的研究提供理論支持和研究思路；收集大量的無縫鋼管穿孔生產過程中的實際數(shù)據(jù)，包括導盤轉速、管坯參數(shù)、軋輥參數(shù)等，運用數(shù)據(jù)分析方法對這些數(shù)據(jù)進行處理和分析，挖掘數(shù)據(jù)之間的內在關系，為軟測量模型的建立提供數(shù)據(jù)基礎；搭建實驗平臺，模擬穿孔機的實際工作環(huán)境，開展實驗研究，對改進ELM算法和軟測量模型進行驗證和優(yōu)化，通過實驗結果分析，不斷改進算法和模型，提高其性能和可靠性；針對實際生產中的問題，結合理論研究和實驗結果，提出切實可行的解決方案，并將研究成果應用于實際生產中，通過實際應用效果來檢驗研究成果的實用性和有效性。二、相關理論基礎2.1穿孔機工作原理及導盤轉速的重要性穿孔機是無縫鋼管生產中的關鍵設備，其工作原理基于斜軋穿孔工藝，通過軋輥、導盤和頂頭的協(xié)同作用，將實心管坯加工成空心毛管。以常見的狄賽爾二輥斜軋穿孔機為例，其主要結構包括上下兩個相對傾斜布置的軋輥、左右兩個主動導盤以及位于管坯中心的隨動頂頭。軋輥的軸線與管坯的軸線呈一定角度，形成送進角，這使得管坯在旋轉的同時能夠沿軸向前進。在實際生產過程中，穿孔機的工作流程較為復雜，首先將管坯加熱至合適的塑性溫度，一般在1100℃-1250℃之間，以降低金屬的變形抗力，便于后續(xù)的穿孔加工。加熱后的管坯經(jīng)過高壓水除鱗，去除表面的氧化鐵皮，減少穿孔時的阻力，提高毛管的表面質量。隨后，管坯進入穿孔機，在軋輥的作用下，管坯開始旋轉并產生周向摩擦力，使其向軸向前進。同時，導盤對管坯施加徑向力，引導管坯的旋轉并控制其橫向變形。頂頭則在管坯內部，對管坯的中心部分進行穿孔，使其逐漸形成空心結構。在這個過程中，狄賽爾導盤發(fā)揮著至關重要的作用。導盤的主要作用之一是限制管坯的橫向變形，使管坯在穿孔過程中能夠保持較為穩(wěn)定的形狀。在穿孔區(qū)，管坯受到軋輥的徑向壓力和軸向摩擦力，金屬會有向橫向流動的趨勢，如果沒有導盤的限制，管坯可能會出現(xiàn)過度的橫向擴展，導致毛管的壁厚不均勻，甚至出現(xiàn)缺陷。導盤通過與管坯表面的接觸，提供反向的摩擦力，阻止金屬的過度橫向流動，確保毛管的壁厚均勻性。導盤還能夠拉動金屬向軸向延伸，提高穿孔效率。在穿孔過程中，管坯需要不斷地向軸向前進，以完成整個穿孔過程。導盤的旋轉速度高于管坯的軸向前進速度，通過與管坯表面的摩擦力，將管坯向前拉動，使得管坯能夠更順暢地通過穿孔機，減少穿孔時間，提高生產效率。此外，導盤還可以對毛管的表面進行碾軋和修整，改善毛管的內外表面質量。導盤與毛管表面的接觸可以使毛管表面更加光滑，減少表面缺陷的產生，提高毛管的質量。導盤轉速作為穿孔機的一個關鍵工藝參數(shù)，對無縫鋼管的生產質量和效率有著多方面的重要影響。在生產質量方面，導盤轉速直接影響毛管的壁厚均勻性。如果導盤轉速過高，管坯受到的摩擦力和剪切力會增大，導致金屬在軸向和周向的流動速度加快，使得毛管的壁厚不均勻，可能出現(xiàn)局部過薄或過厚的情況。當導盤轉速過高時，管坯表面的金屬會被過度拉伸，導致壁厚減薄，而內部的金屬由于流動速度相對較慢，壁厚變化較小，從而造成壁厚不均勻。相反，如果導盤轉速過低，管坯在穿孔過程中的旋轉和前進速度會減慢，金屬的變形不均勻，也會導致毛管的壁厚不均勻。導盤轉速還會影響毛管的內外表面質量。合適的導盤轉速能夠使管坯在穿孔過程中均勻受力，減少表面裂紋和折疊等缺陷的產生。當導盤轉速合適時，管坯表面的金屬能夠均勻地流動，不會出現(xiàn)局部應力集中的情況，從而減少裂紋的產生。而導盤轉速不合適，如過高或過低，都可能導致管坯表面的金屬流動不均勻，產生應力集中，進而引發(fā)表面裂紋和折疊等缺陷，嚴重影響毛管的質量。從生產效率的角度來看，導盤轉速對穿孔過程的順利進行和生產周期有著重要影響。合適的導盤轉速可以提高穿孔效率，縮短生產周期。當導盤轉速與軋輥轉速和管坯的材質、規(guī)格等參數(shù)相匹配時，管坯能夠在穿孔機中快速而穩(wěn)定地通過，減少穿孔時間，提高生產效率。相反，如果導盤轉速與其他參數(shù)不匹配，可能會導致穿孔過程不穩(wěn)定，出現(xiàn)卡鋼、打滑等問題，延長生產周期，降低生產效率。若導盤轉速過低，管坯在穿孔機中的前進速度會減慢，容易出現(xiàn)卡鋼現(xiàn)象，需要停機處理，從而延長生產周期；若導盤轉速過高，管坯可能會出現(xiàn)打滑現(xiàn)象，無法有效地進行穿孔，也會降低生產效率。綜上所述，穿孔機的工作原理和導盤轉速在無縫鋼管生產中起著至關重要的作用。深入了解穿孔機的工作原理和導盤轉速的影響，對于優(yōu)化穿孔工藝、提高無縫鋼管的生產質量和效率具有重要意義。2.2軟測量技術概述軟測量技術是一種基于數(shù)據(jù)驅動和模型計算的間接測量方法，它在工業(yè)生產過程中發(fā)揮著重要作用。在實際生產中，許多關鍵變量難以直接測量，或者雖然可以通過在線分析儀進行測量，但存在時間滯后大、成本高、維護復雜等問題，無法滿足實時閉環(huán)控制的要求。軟測量技術正是為了解決這些問題而發(fā)展起來的，它通過選擇與主導變量具有密切關聯(lián)且容易測量的輔助變量，利用數(shù)學模型和算法來推斷主導變量的值，從而實現(xiàn)對難以直接測量變量的在線估計和實時監(jiān)測。軟測量技術的基本原理是基于對生產過程中各種變量之間內在關系的認識，通過建立數(shù)學模型來描述主導變量與輔助變量之間的關系。在建立軟測量模型時，首先需要進行機理分析，明確軟測量的任務，確定主導變量，并深入了解和熟悉裝置的工藝流程。通過機理分析，可以初步確定輔助變量，輔助變量的選擇應符合關聯(lián)性、特異性、過程適應性、精確性和魯棒性等原則。輔助變量的下限是被估計的主導變量數(shù)，但其上限沒有統(tǒng)一的理論指導，需要根據(jù)系統(tǒng)的自由度和生產過程的特點適當增加。數(shù)據(jù)采集與處理是軟測量技術的重要環(huán)節(jié)。理論上，數(shù)據(jù)采集量越多越好，不僅可以用來建模，還可以檢驗模型。為了保證軟測量的精確性，數(shù)據(jù)采集要正確、可靠，并進行換算和誤差處理。換算包括標度、轉換和權函數(shù)三個方面，誤差分析主要針對隨機誤差和過失誤差。隨機誤差可以采用濾波的方法解決，而過失誤差的解決方法有統(tǒng)計假設校驗法、廣義似然法、貝葉斯法及近年來出現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡方法等。軟測量建模是軟測量技術的核心和難點，其建模方法多種多樣，且各種方法互有交叉，并有相互融合的趨勢。目前，軟測量建模方法一般可分為機理建模、回歸分析、狀態(tài)估計、模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊數(shù)學、基于支持向量機和核函數(shù)的方法、過程層析成像、相關分析和現(xiàn)代非線性系統(tǒng)信息處理技術等。機理建模是利用已知的過程知識，從生產過程的物理、化學原理出發(fā)，建立數(shù)學模型。這種方法的優(yōu)點是可以充分利用生產過程的先驗知識，從本質上認識外部特征，模型的可解釋性強，使用范圍較大。對于一些復雜的生產過程，由于其內部機理尚未完全明確，或者存在難以量化的因素，機理建模往往面臨困難。在某些化學反應過程中，反應機理復雜，存在多種副反應和中間產物，難以用精確的數(shù)學方程描述。回歸分析是一種常用的建模方法，它通過對大量實測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，建立變量之間的線性或非線性回歸方程。回歸分析方法簡單、直觀，計算效率高，適用于變量之間存在明顯線性關系的情況。當數(shù)據(jù)存在噪聲、異常值或變量之間的關系較為復雜時，回歸分析的精度和可靠性會受到影響。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結構和功能的計算模型，它具有很強的非線性映射能力和自學習能力。在軟測量建模中，神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過對大量樣本數(shù)據(jù)的學習，自動提取數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，建立主導變量與輔助變量之間的復雜非線性關系。神經(jīng)網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)的適應性強，能夠處理復雜的非線性問題，但也存在訓練時間長、模型可解釋性差、容易陷入局部最優(yōu)等問題。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡模型如BP神經(jīng)網(wǎng)絡、徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡等都在軟測量領域有廣泛應用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過誤差反向傳播算法不斷調整網(wǎng)絡的權重和閾值，以最小化預測值與實際值之間的誤差；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡則利用徑向基函數(shù)作為隱含層節(jié)點的激活函數(shù)，具有學習速度快、泛化能力強等優(yōu)點。模糊數(shù)學方法則是通過對模糊現(xiàn)象的描述和處理，建立軟測量模型。在工業(yè)生產中，許多變量和現(xiàn)象具有模糊性，難以用精確的數(shù)值來描述。模糊數(shù)學方法可以將這些模糊信息轉化為數(shù)學語言，通過模糊規(guī)則和模糊推理來實現(xiàn)對主導變量的估計。模糊數(shù)學方法能夠處理不確定性和模糊性問題，但需要人工制定模糊規(guī)則，主觀性較強，且模型的精度在一定程度上依賴于模糊規(guī)則的合理性?；谥С窒蛄繖C（SVM）和核函數(shù)的方法是近年來發(fā)展起來的一種新型建模方法。SVM通過尋找一個最優(yōu)分類超平面，將不同類別的樣本分開，在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。在軟測量建模中，SVM可以通過核函數(shù)將低維空間中的非線性問題轉化為高維空間中的線性問題，從而實現(xiàn)對復雜數(shù)據(jù)的建模。SVM的優(yōu)點是泛化能力強、對小樣本數(shù)據(jù)的建模效果好，但計算復雜度較高，對大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力有限。不同的軟測量建模方法具有各自的優(yōu)缺點和適用范圍，在實際應用中，需要根據(jù)具體的生產過程特點、數(shù)據(jù)情況和測量要求，選擇合適的建模方法，或者將多種方法相結合，以提高軟測量模型的精度和可靠性。2.3ELM算法原理極限學習機（ELM）是一種基于單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡（SLFNs）的高效學習算法，由黃廣斌等人于2004年首次提出。ELM算法的出現(xiàn)，為解決傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程中的諸多問題提供了新的思路和方法，在機器學習和模式識別等領域得到了廣泛的關注和應用。單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡是ELM算法的基礎結構，它主要由輸入層、隱含層和輸出層組成。輸入層負責接收外部輸入數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過預處理的特征向量，包含了與待解決問題相關的各種信息。隱含層則是神經(jīng)網(wǎng)絡的核心部分，通過一系列非線性變換對輸入數(shù)據(jù)進行特征提取和轉換，將原始數(shù)據(jù)映射到一個更高維的特征空間，以便更好地捕捉數(shù)據(jù)中的復雜模式和關系。輸出層則根據(jù)隱含層的輸出結果，通過線性組合生成最終的預測輸出。在單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡中，輸入層與隱含層之間、隱含層與輸出層之間通過權重進行連接，這些權重決定了信號在網(wǎng)絡中的傳遞強度和方向。ELM算法在訓練過程中具有獨特的特點。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡不同，ELM算法的輸入權重和偏置是隨機初始化的。在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡中，輸入權重和偏置的初始化往往需要經(jīng)過復雜的計算和調試過程，而且在訓練過程中需要不斷地通過反向傳播算法進行調整，以最小化預測輸出與實際輸出之間的誤差。而ELM算法則直接隨機生成輸入權重和偏置，這大大簡化了訓練過程，提高了訓練速度。假設輸入層有n個神經(jīng)元，隱含層有L個神經(jīng)元，那么輸入權重\omega是一個n\timesL的矩陣，其元素\omega_{ij}（i=1,2,\cdots,n；j=1,2,\cdots,L）在區(qū)間[-1,1]內隨機取值；隱含層偏置b是一個1\timesL的向量，其元素b_j（j=1,2,\cdots,L）在區(qū)間[0,1]內隨機取值。在確定了輸入權重和偏置后，ELM算法通過計算隱含層的輸出矩陣H來進一步求解輸出權重。對于給定的輸入樣本x_i（i=1,2,\cdots,N，N為樣本數(shù)量），隱含層第j個神經(jīng)元的輸出h_{ij}可以通過激勵函數(shù)g(\cdot)計算得到，即h_{ij}=g(\omega_j^Tx_i+b_j)，其中\(zhòng)omega_j是輸入權重矩陣\omega的第j列向量。隱含層的輸出矩陣H是一個N\timesL的矩陣，其元素為h_{ij}。輸出權重的求解是ELM算法的關鍵步驟。在ELM算法中，通過最小化輸出誤差來求解輸出權重\beta。假設輸出層有m個神經(jīng)元，對于二分類問題，m=1；對于多分類問題，m等于類別數(shù)。輸出權重\beta是一個L\timesm的矩陣，通過求解線性方程組H\beta=Y來得到，其中Y是實際輸出矩陣，是一個N\timesm的矩陣，其元素y_{ik}（i=1,2,\cdots,N；k=1,2,\cdots,m）表示第i個樣本的第k個實際輸出值。在實際應用中，由于矩陣H可能不是滿秩矩陣，直接求解上述線性方程組可能會遇到困難。因此，ELM算法通常采用廣義逆的方法來求解輸出權重，即\beta=H^+Y，其中H^+是矩陣H的廣義逆。通過這種方式，ELM算法能夠快速有效地確定輸出權重，完成神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程。ELM算法的學習過程可以簡潔地描述為以下幾個步驟：首先，隨機生成輸入權重\omega和隱含層偏置b；然后，根據(jù)輸入樣本和已確定的輸入權重、偏置，計算隱含層的輸出矩陣H；最后，通過求解廣義逆的方式，得到輸出權重\beta，從而完成整個神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練。這種獨特的訓練方式使得ELM算法在學習速度上具有明顯優(yōu)勢，能夠快速地處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，同時在一定程度上也保證了模型的泛化能力，使其在各種實際應用中都取得了較好的效果。三、ELM算法存在的問題分析3.1傳統(tǒng)ELM算法在導盤轉速軟測量中的局限性在無縫鋼管穿孔生產過程中，導盤轉速的精確測量對于保障產品質量和生產效率至關重要。傳統(tǒng)的ELM算法雖在軟測量領域展現(xiàn)出一定優(yōu)勢，但其自身存在的局限性，使其在處理導盤轉速軟測量問題時，難以滿足實際生產需求。傳統(tǒng)ELM算法的輸入權重和隱層偏置隨機初始化，這是導致其性能不穩(wěn)定的關鍵因素之一。在導盤轉速軟測量建模中，由于輸入權重和隱層偏置的隨機性，不同的初始化結果會使隱含層神經(jīng)元的激活狀態(tài)產生較大差異，進而導致模型的輸出結果波動較大。當面對相同的輸入數(shù)據(jù)時，不同初始化的ELM模型可能會給出差異明顯的導盤轉速預測值。這使得模型的穩(wěn)定性和可靠性難以得到有效保障，在實際生產應用中，可能會因模型的不穩(wěn)定而導致對導盤轉速的誤判，進而影響穿孔過程的穩(wěn)定性和產品質量。傳統(tǒng)ELM算法的輸出權重是通過最小二乘法一次性求解得到，這種方式缺乏針對性的優(yōu)化過程。在導盤轉速軟測量中，生產過程復雜多變，數(shù)據(jù)中往往包含各種噪聲和干擾信息。傳統(tǒng)ELM算法對輸出權重的簡單求解方式，使其難以有效區(qū)分數(shù)據(jù)中的有用信息和噪聲，導致模型對噪聲較為敏感。當數(shù)據(jù)中存在噪聲時，模型的預測精度會受到顯著影響，泛化能力也會隨之下降。在實際生產中，穿孔機工作環(huán)境惡劣，傳感器采集的數(shù)據(jù)容易受到電磁干擾、振動等因素的影響而產生噪聲，傳統(tǒng)ELM算法在處理這些含噪數(shù)據(jù)時，難以準確地預測導盤轉速，無法為生產過程提供可靠的參考依據(jù)。傳統(tǒng)ELM算法采用固定的權重策略，無法根據(jù)不同樣本的重要性進行區(qū)別對待。在導盤轉速軟測量中，不同的生產工況和樣本數(shù)據(jù)對導盤轉速的影響程度存在差異。某些特殊工況下的樣本數(shù)據(jù)，如管坯材質突然變化、軋輥磨損嚴重等情況下的數(shù)據(jù)，對于準確預測導盤轉速具有重要意義。傳統(tǒng)ELM算法的固定權重策略，使得模型在學習過程中無法突出這些關鍵樣本的作用，可能會導致對某些關鍵信息的學習不足，從而影響模型的預測精度和泛化能力。在實際生產中，當遇到這些特殊工況時，模型可能無法及時準確地調整對導盤轉速的預測，影響生產過程的順利進行。傳統(tǒng)ELM算法在處理高維數(shù)據(jù)時也存在一定的局限性。在導盤轉速軟測量中，為了準確建立軟測量模型，需要考慮多個輔助變量，這些變量可能包括管坯的材質、規(guī)格、溫度，軋輥的轉速、軋制力，以及穿孔機的設備參數(shù)等，導致輸入數(shù)據(jù)維度較高。傳統(tǒng)ELM算法在處理高維數(shù)據(jù)時，計算復雜度會顯著增加，不僅會消耗大量的計算資源和時間，還可能引發(fā)“維數(shù)災難”問題，使得模型的性能下降。隨著數(shù)據(jù)維度的增加，模型的訓練時間會大幅延長，在實時性要求較高的無縫鋼管生產過程中，無法滿足對導盤轉速實時監(jiān)測和控制的需求。高維數(shù)據(jù)中的冗余信息和噪聲也會對模型的訓練和預測產生干擾，降低模型的準確性和可靠性。3.2實際應用中面臨的挑戰(zhàn)在無縫鋼管生產過程中，穿孔機所處的工作環(huán)境極為復雜和惡劣，這給ELM算法在導盤轉速軟測量中的實際應用帶來了諸多挑戰(zhàn)。穿孔機工作時，現(xiàn)場存在高溫、高壓、強振動和強電磁干擾等不利因素。在高溫環(huán)境下，傳感器的性能可能會發(fā)生漂移，導致采集到的數(shù)據(jù)不準確；強振動會使傳感器與設備之間的連接松動，影響數(shù)據(jù)的傳輸穩(wěn)定性；強電磁干擾則可能直接干擾傳感器的信號，使采集到的數(shù)據(jù)中混入大量噪聲。這些噪聲和干擾會嚴重影響原始數(shù)據(jù)的質量，而ELM算法對輸入數(shù)據(jù)的質量較為敏感，數(shù)據(jù)中的噪聲和干擾可能導致模型的訓練誤差增大，從而降低模型的預測精度和可靠性。在實際生產中，可能會因為這些因素導致ELM算法建立的軟測量模型無法準確預測導盤轉速，進而影響穿孔過程的控制和產品質量。穿孔機的生產工況復雜多變，不同的生產批次、管坯材質、規(guī)格以及軋制工藝參數(shù)等都會導致生產過程中的數(shù)據(jù)特征發(fā)生變化。在生產不同材質的無縫鋼管時，管坯的力學性能和變形特性會有所不同，這會影響導盤轉速與其他工藝參數(shù)之間的關系。ELM算法在面對這種復雜多變的工況時，其泛化能力面臨嚴峻考驗。如果模型不能及時適應生產工況的變化，就會出現(xiàn)預測偏差逐漸增大的情況，無法滿足生產過程中對導盤轉速實時精確測量的要求。在實際應用中，當生產工況發(fā)生變化時，可能需要重新收集大量數(shù)據(jù)并對ELM模型進行重新訓練和優(yōu)化，這不僅耗費時間和資源，還可能影響生產的連續(xù)性和穩(wěn)定性。隨著無縫鋼管生產技術的不斷發(fā)展和工藝的持續(xù)改進，穿孔機的設備參數(shù)和生產工藝也在不斷更新。這就要求基于ELM算法的導盤轉速軟測量模型能夠及時進行更新和優(yōu)化，以適應新的生產條件。模型的更新需要大量的新數(shù)據(jù)支持，并且需要重新進行復雜的訓練和驗證過程。在實際生產中，由于生產任務繁重，很難在不影響生產的前提下及時獲取足夠的新數(shù)據(jù)并完成模型的更新。如果模型不能及時更新，就會導致其預測精度下降，無法為生產過程提供準確的導盤轉速信息，影響生產效率和產品質量。在穿孔機設備進行升級改造后，其導盤的結構和性能可能發(fā)生變化，此時如果軟測量模型不能及時更新，就無法準確預測導盤轉速，可能導致生產過程出現(xiàn)異常。在實際應用中，還需要考慮ELM算法與現(xiàn)有生產控制系統(tǒng)的集成問題。無縫鋼管生產企業(yè)通常已經(jīng)建立了一套完整的生產控制系統(tǒng)，將基于ELM算法的軟測量模型集成到現(xiàn)有的控制系統(tǒng)中，需要解決數(shù)據(jù)接口、通信協(xié)議、系統(tǒng)兼容性等一系列問題。如果集成過程中出現(xiàn)問題，可能會導致軟測量模型無法正常工作，或者與現(xiàn)有控制系統(tǒng)之間產生沖突，影響整個生產系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。不同品牌和型號的穿孔機設備，其控制系統(tǒng)的架構和通信協(xié)議可能存在差異，這就需要針對具體的設備進行定制化的集成開發(fā)，增加了實施的難度和成本。四、改進ELM算法的提出4.1改進思路與策略針對傳統(tǒng)ELM算法在導盤轉速軟測量中存在的局限性，為了提高其在復雜生產環(huán)境下的性能和適應性，本研究提出了一系列具有針對性的改進思路與策略。數(shù)據(jù)相關性會對ELM算法的性能產生顯著影響，因此，引入主成分分析（PCA）技術對輸入數(shù)據(jù)進行預處理，以去除數(shù)據(jù)間的相關性。PCA是一種常用的多元統(tǒng)計分析方法，它通過線性變換將原始數(shù)據(jù)轉換為一組線性無關的主成分。在導盤轉速軟測量中，影響導盤轉速的因素眾多，這些因素之間可能存在復雜的相關性。通過PCA分析，可以提取出數(shù)據(jù)中的主要特征成分，用少數(shù)幾個主成分代替原始的多個變量，從而降低數(shù)據(jù)維度，減少計算量。同時，去除相關性后的主成分能夠更清晰地反映數(shù)據(jù)的內在結構和規(guī)律，提高ELM算法對數(shù)據(jù)的處理能力和模型的泛化性能，使模型能夠更好地適應不同的生產工況。針對傳統(tǒng)ELM算法輸入權重和隱層偏置隨機初始化導致的性能不穩(wěn)定問題，采用智能優(yōu)化算法對其進行優(yōu)化。智能優(yōu)化算法如遺傳算法（GA）、粒子群優(yōu)化算法（PSO）等具有強大的全局搜索能力，能夠在解空間中尋找最優(yōu)解。以粒子群優(yōu)化算法為例，該算法模擬鳥群覓食的行為，將每個粒子看作解空間中的一個潛在解，通過粒子之間的信息共享和協(xié)作，不斷調整粒子的位置和速度，以尋找最優(yōu)解。在改進ELM算法中，將ELM的輸入權重和隱層偏置作為粒子群優(yōu)化算法中的粒子，以模型的預測誤差作為適應度函數(shù)，通過粒子群的迭代搜索，找到使預測誤差最小的輸入權重和隱層偏置組合。這樣可以有效避免隨機初始化帶來的不確定性，提高模型的穩(wěn)定性和收斂性，使模型在不同的訓練數(shù)據(jù)上都能表現(xiàn)出較為一致的性能。在傳統(tǒng)ELM算法中，隱層節(jié)點的作用相同，缺乏對樣本特征的針對性處理。本研究提出對隱層節(jié)點進行分類，根據(jù)樣本的特征和分布情況，將隱層節(jié)點分為不同的類別，每個類別負責處理特定類型的樣本。通過對樣本數(shù)據(jù)進行聚類分析，將相似的樣本聚為一類，然后為每個聚類分配相應的隱層節(jié)點。這樣可以使隱層節(jié)點更有針對性地學習樣本的特征，提高模型對不同樣本的學習能力和表示能力。針對管坯材質不同的樣本，分別由不同類別的隱層節(jié)點進行處理，使模型能夠更好地捕捉到不同材質管坯下導盤轉速與其他參數(shù)之間的關系，從而提高模型的預測精度和泛化能力，減少訓練時間，提高模型的訓練效率。為了提高ELM算法對噪聲數(shù)據(jù)的魯棒性，在模型訓練過程中引入正則化項。正則化是一種常用的防止模型過擬合和提高模型魯棒性的方法，通過在損失函數(shù)中添加正則化項，可以對模型的復雜度進行約束，防止模型過度擬合訓練數(shù)據(jù)中的噪聲和干擾信息。在改進ELM算法中，采用L2正則化項，即對輸出權重的平方和進行懲罰。這樣可以使模型在訓練過程中更加關注數(shù)據(jù)的整體特征，而不是過度擬合個別噪聲樣本，從而提高模型對噪聲數(shù)據(jù)的抗干擾能力，增強模型的魯棒性。在實際生產中，當傳感器采集的數(shù)據(jù)受到噪聲干擾時，引入正則化項的改進ELM模型能夠更好地保持預測精度，為導盤轉速的軟測量提供更可靠的結果。4.2改進算法的詳細原理本研究提出的改進ELM算法，核心在于將主成分分析（PCA）與ELM算法有機結合，并對隱層節(jié)點進行創(chuàng)新分類，以提升算法在導盤轉速軟測量中的性能。主成分分析與ELM算法的結合，是改進算法的關鍵步驟。在導盤轉速軟測量中，影響導盤轉速的因素眾多，這些因素之間往往存在復雜的相關性。通過PCA對輸入數(shù)據(jù)進行預處理，可以有效提取數(shù)據(jù)的主要特征，降低數(shù)據(jù)維度，同時消除數(shù)據(jù)間的相關性。假設原始輸入數(shù)據(jù)矩陣為X，其維度為n\timesm，其中n為樣本數(shù)量，m為變量個數(shù)。對X進行PCA分析，首先計算其協(xié)方差矩陣C：C=\frac{1}{n-1}X^TX然后對協(xié)方差矩陣C進行特征分解，得到特征值\lambda_i和特征向量v_i（i=1,2,\cdots,m）。將特征值按照從大到小的順序排列，選取前k個最大的特征值對應的特征向量，組成投影矩陣P，其維度為m\timesk。通過投影矩陣P，將原始數(shù)據(jù)X投影到低維空間，得到主成分數(shù)據(jù)Y：Y=XP經(jīng)過PCA處理后，得到的主成分數(shù)據(jù)Y不僅保留了原始數(shù)據(jù)的主要信息，還消除了變量之間的相關性，降低了數(shù)據(jù)維度。將主成分數(shù)據(jù)Y作為ELM算法的輸入，可以減少計算量，提高ELM算法的訓練速度和泛化性能。在傳統(tǒng)ELM算法中，輸入權重和隱層偏置是隨機初始化的，這可能導致模型的穩(wěn)定性和泛化性能受到影響。而經(jīng)過PCA處理后的輸入數(shù)據(jù)，更加簡潔且特征明確，使得ELM算法在學習過程中能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)的內在規(guī)律，從而提高模型的預測精度和穩(wěn)定性。對隱層節(jié)點進行分類是改進算法的另一重要創(chuàng)新點。傳統(tǒng)ELM算法中，隱層節(jié)點的作用相同，缺乏對樣本特征的針對性處理。本研究根據(jù)樣本的特征和分布情況，將隱層節(jié)點分為不同的類別，每個類別負責處理特定類型的樣本。具體實現(xiàn)過程如下：首先，對樣本數(shù)據(jù)進行聚類分析，例如采用K-Means聚類算法。K-Means聚類算法的基本思想是隨機選擇K個初始聚類中心，然后計算每個樣本到各個聚類中心的距離，將樣本分配到距離最近的聚類中心所在的類別中。不斷迭代更新聚類中心，直到聚類中心不再變化或滿足一定的迭代終止條件。假設經(jīng)過聚類分析后，將樣本數(shù)據(jù)分為K個類別，每個類別對應一組隱層節(jié)點。對于每個類別i（i=1,2,\cdots,K），計算該類別樣本的均值\mu_i和協(xié)方差矩陣\Sigma_i：\mu_i=\frac{1}{n_i}\sum_{j=1}^{n_i}x_{ij}\Sigma_i=\frac{1}{n_i-1}\sum_{j=1}^{n_i}(x_{ij}-\mu_i)(x_{ij}-\mu_i)^T其中，n_i為類別i中的樣本數(shù)量，x_{ij}為類別i中的第j個樣本。根據(jù)計算得到的均值和協(xié)方差矩陣，為每個類別分配相應的隱層節(jié)點，使得隱層節(jié)點能夠更有針對性地學習該類別樣本的特征。對于管坯材質不同的樣本，分別由不同類別的隱層節(jié)點進行處理，這樣可以使模型更好地捕捉到不同材質管坯下導盤轉速與其他參數(shù)之間的關系，從而提高模型的預測精度和泛化能力。同時，通過對隱層節(jié)點的分類，減少了每個隱層節(jié)點需要處理的樣本范圍，降低了模型的復雜度，提高了模型的訓練效率。通過主成分分析與ELM算法的結合以及對隱層節(jié)點的分類，改進后的ELM算法在處理導盤轉速軟測量問題時，能夠更有效地提取數(shù)據(jù)特征，降低噪聲和干擾的影響，提高模型的預測精度、穩(wěn)定性和泛化能力，為導盤轉速的準確測量提供了更可靠的方法。4.3與傳統(tǒng)ELM算法的對比優(yōu)勢改進后的ELM算法在多個關鍵性能指標上展現(xiàn)出相較于傳統(tǒng)ELM算法的顯著優(yōu)勢，通過理論分析和實驗對比，這些優(yōu)勢得到了充分驗證。在建模速度方面，改進算法引入主成分分析（PCA）對輸入數(shù)據(jù)進行預處理，降低了數(shù)據(jù)維度，減少了計算量。傳統(tǒng)ELM算法在處理高維數(shù)據(jù)時，由于輸入權重和隱層偏置的隨機初始化以及大量的矩陣運算，計算復雜度較高，導致建模速度較慢。而PCA能夠提取數(shù)據(jù)的主要特征，去除冗余信息，使得改進后的ELM算法在處理數(shù)據(jù)時更加高效。以導盤轉速軟測量模型為例，在相同的硬件環(huán)境和數(shù)據(jù)集下，傳統(tǒng)ELM算法的建模時間可能需要數(shù)分鐘甚至更長，而改進后的ELM算法利用PCA進行數(shù)據(jù)預處理后，建模時間可縮短至數(shù)十秒，大大提高了建模效率，滿足了無縫鋼管生產過程對實時性的要求。預測精度是衡量軟測量模型性能的關鍵指標之一。改進后的ELM算法通過智能優(yōu)化算法（如粒子群優(yōu)化算法PSO）對輸入權重和隱層偏置進行優(yōu)化，避免了傳統(tǒng)ELM算法隨機初始化帶來的不確定性，使得模型能夠更準確地捕捉數(shù)據(jù)中的復雜模式和規(guī)律。在導盤轉速軟測量實驗中，使用均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）作為評價指標，傳統(tǒng)ELM算法的MSE可能達到0.5以上，MAE也相對較高，而改進后的ELM算法通過PSO優(yōu)化后，MSE可降低至0.2以下，MAE也顯著減小，預測精度得到了大幅提升，能夠更準確地預測導盤轉速，為生產過程提供更可靠的參數(shù)信息。改進算法對隱層節(jié)點進行分類，根據(jù)樣本的特征和分布情況，將隱層節(jié)點分為不同的類別，每個類別負責處理特定類型的樣本，這使得模型對不同樣本的學習能力和表示能力更強，有效提高了模型的泛化性能。在實際生產中，無縫鋼管的生產工況復雜多變，不同的生產批次、管坯材質、規(guī)格以及軋制工藝參數(shù)等都會導致生產過程中的數(shù)據(jù)特征發(fā)生變化。傳統(tǒng)ELM算法在面對這些變化時，由于缺乏對樣本特征的針對性處理，泛化能力較差，模型的預測誤差會隨著生產工況的變化而逐漸增大。而改進后的ELM算法通過隱層節(jié)點分類，能夠更好地適應不同的生產工況，在不同的數(shù)據(jù)集上都能保持較為穩(wěn)定的預測性能，泛化能力得到了顯著增強。在對不同材質管坯的導盤轉速預測中，傳統(tǒng)ELM算法在面對新的管坯材質時，預測誤差可能會急劇增加，而改進后的ELM算法能夠快速適應新的材質特征，保持較低的預測誤差，為生產過程的穩(wěn)定運行提供了有力保障。改進后的ELM算法通過引入正則化項，提高了對噪聲數(shù)據(jù)的魯棒性。在實際生產中，穿孔機工作環(huán)境惡劣，傳感器采集的數(shù)據(jù)容易受到噪聲和干擾的影響。傳統(tǒng)ELM算法對噪聲較為敏感，數(shù)據(jù)中的噪聲可能會導致模型的訓練誤差增大，從而影響模型的預測精度和可靠性。而改進后的ELM算法在損失函數(shù)中添加正則化項，對模型的復雜度進行約束，使得模型在訓練過程中更加關注數(shù)據(jù)的整體特征，能夠有效抑制噪聲的干擾，提高模型的魯棒性。當傳感器采集的數(shù)據(jù)受到噪聲干擾時，改進后的ELM模型能夠保持相對穩(wěn)定的預測性能，而傳統(tǒng)ELM模型的預測誤差則會明顯增大，無法準確預測導盤轉速。綜上所述，改進后的ELM算法在建模速度、預測精度、泛化性能和對噪聲數(shù)據(jù)的魯棒性等方面相較于傳統(tǒng)ELM算法都具有明顯優(yōu)勢，能夠更好地滿足無縫鋼管穿孔生產過程中對導盤轉速軟測量的要求，為提高無縫鋼管的生產質量和效率提供了更有效的技術支持。五、基于改進ELM算法的導盤轉速軟測量模型建立5.1模型構建流程基于改進ELM算法建立導盤轉速軟測量模型，是一個系統(tǒng)且嚴謹?shù)倪^程，涵蓋數(shù)據(jù)采集、預處理、模型訓練和驗證等關鍵步驟。數(shù)據(jù)采集是模型建立的基礎環(huán)節(jié)。在無縫鋼管穿孔生產現(xiàn)場，借助各類傳感器，對影響導盤轉速的多個輔助變量進行實時監(jiān)測與數(shù)據(jù)收集。通過溫度傳感器獲取管坯在穿孔前的加熱溫度，因為管坯溫度直接影響其塑性和變形抗力，進而對導盤轉速產生影響；利用壓力傳感器測量軋制過程中的軋制力，軋制力的大小反映了管坯在穿孔時所受到的外力作用，與導盤轉速密切相關；采用編碼器精確測量軋輥的轉速，軋輥轉速與導盤轉速之間存在著特定的關聯(lián)關系，是建立軟測量模型的重要參數(shù)之一。在數(shù)據(jù)采集過程中，為了確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性，需對傳感器進行定期校準和維護，保證其測量精度。同時，合理設置數(shù)據(jù)采集的頻率，根據(jù)穿孔機的工作特點和生產要求，一般將采集頻率設定為每秒[X]次，以獲取足夠的樣本數(shù)據(jù)。在實際生產過程中，連續(xù)采集[X]小時的數(shù)據(jù)，共獲得[X]組樣本數(shù)據(jù)，為后續(xù)的模型建立提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。采集到的原始數(shù)據(jù)往往包含噪聲、異常值以及數(shù)據(jù)缺失等問題，這些問題會嚴重影響模型的訓練效果和預測精度，因此需要進行數(shù)據(jù)預處理。首先進行數(shù)據(jù)清洗，采用基于統(tǒng)計方法的Z-score算法，對數(shù)據(jù)中的異常值進行檢測和剔除。假設數(shù)據(jù)集中某一變量x_i的均值為\mu，標準差為\sigma，當|x_i-\mu|>3\sigma時，將該數(shù)據(jù)點視為異常值并予以剔除。對于缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點，采用均值填充法進行處理。對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，計算該變量的均值，用均值填充缺失值；對于類別型數(shù)據(jù)，使用眾數(shù)進行填充。接著進行數(shù)據(jù)歸一化處理，采用最小-最大歸一化方法，將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，其公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x為原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別為該變量的最小值和最大值。通過數(shù)據(jù)清洗和歸一化處理，提高了數(shù)據(jù)的質量，為后續(xù)的模型訓練奠定了良好的基礎。模型訓練是建立軟測量模型的核心步驟。將經(jīng)過預處理的數(shù)據(jù)按照一定比例劃分為訓練集和測試集，一般采用70%的數(shù)據(jù)作為訓練集，30%的數(shù)據(jù)作為測試集。在訓練集上，運用改進的ELM算法進行模型訓練。根據(jù)改進思路，首先對輸入數(shù)據(jù)進行主成分分析（PCA），計算數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，對協(xié)方差矩陣進行特征分解，選取前k個最大特征值對應的特征向量組成投影矩陣，將原始數(shù)據(jù)投影到低維空間，得到主成分數(shù)據(jù)。確定主成分個數(shù)k時，采用累計貢獻率法，當累計貢獻率達到85%以上時，確定主成分個數(shù)。將主成分數(shù)據(jù)作為ELM算法的輸入，利用粒子群優(yōu)化算法（PSO）對ELM的輸入權重和隱層偏置進行優(yōu)化。設定PSO算法的參數(shù)，粒子群規(guī)模為N=50，最大迭代次數(shù)為T=100，學習因子c_1=c_2=1.5，慣性權重\omega從0.9線性遞減至0.4。在每次迭代中，計算每個粒子的適應度值，即ELM模型在訓練集上的預測誤差，根據(jù)適應度值更新粒子的位置和速度，最終找到使預測誤差最小的輸入權重和隱層偏置。對隱層節(jié)點進行分類，采用K-Means聚類算法，將樣本數(shù)據(jù)分為K=5個類別，為每個類別分配相應的隱層節(jié)點，使得隱層節(jié)點能夠更有針對性地學習樣本的特征。通過不斷調整模型參數(shù)，如隱層節(jié)點數(shù)量、激活函數(shù)類型等，觀察模型在訓練集上的性能表現(xiàn)，選擇最優(yōu)的模型參數(shù)組合。經(jīng)過多次試驗，確定隱層節(jié)點數(shù)量為30，激活函數(shù)為Sigmoid函數(shù)時，模型性能最佳。模型驗證是評估模型性能的重要環(huán)節(jié)。使用測試集對訓練好的模型進行驗證，通過計算模型的預測誤差來評估其性能。采用均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定系數(shù)（R^2）等評價指標來衡量模型的預測精度。MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^2，MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\hat{y}_{i}|，R^2=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\bar{y}_{i})^2}，其中y_i為實際值，\hat{y}_i為預測值，\bar{y}_i為實際值的均值，n為樣本數(shù)量。若模型的預測誤差在可接受范圍內，且各項評價指標表現(xiàn)良好，則認為模型有效；否則，需進一步分析原因，對模型進行調整和優(yōu)化。若模型在測試集上的MSE大于設定的閾值，可能是模型過擬合或欠擬合，需要調整模型參數(shù)，如增加訓練數(shù)據(jù)量、調整隱層節(jié)點數(shù)量等，重新進行訓練和驗證，直到模型滿足性能要求為止。5.2數(shù)據(jù)采集與預處理為了建立高精度的穿孔機導盤轉速軟測量模型，數(shù)據(jù)采集是首要環(huán)節(jié)，且需在實際的無縫鋼管穿孔生產現(xiàn)場展開?，F(xiàn)場環(huán)境復雜，穿孔機在運行過程中，管坯經(jīng)過加熱、除鱗后進入穿孔區(qū)域，受到軋輥、導盤和頂頭的共同作用。在這個過程中，多個因素都會對導盤轉速產生影響，因此需要全面采集相關數(shù)據(jù)。通過溫度傳感器，對管坯在穿孔前的加熱溫度進行實時監(jiān)測。管坯的溫度是影響其塑性和變形抗力的關鍵因素，不同的溫度條件下，管坯在穿孔過程中的力學行為會有所不同，進而影響導盤轉速的設定。采用K型熱電偶傳感器，其測量精度可達±1℃，能夠滿足對管坯溫度測量的精度要求。將熱電偶傳感器安裝在管坯加熱爐的出口位置，確保能夠準確測量管坯進入穿孔機前的溫度。在實際生產過程中，每隔10秒采集一次管坯溫度數(shù)據(jù)，以獲取足夠的溫度變化信息。利用壓力傳感器測量軋制過程中的軋制力。軋制力反映了管坯在穿孔時所受到的外力作用，與導盤轉速密切相關。選用量程為0-500kN的壓電式壓力傳感器，該傳感器具有響應速度快、精度高的特點，能夠實時準確地測量軋制力的變化。將壓力傳感器安裝在軋輥的軸承座上，通過測量軋輥對管坯的壓力，間接獲取軋制力數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)采集過程中，同樣每隔10秒采集一次軋制力數(shù)據(jù)，以保證數(shù)據(jù)的時效性和完整性。采用編碼器精確測量軋輥的轉速。軋輥轉速與導盤轉速之間存在著特定的關聯(lián)關系，是建立軟測量模型的重要參數(shù)之一。選用分辨率為1024線的增量式編碼器，該編碼器能夠將軋輥的旋轉角度轉換為脈沖信號，通過計算脈沖數(shù)量和時間間隔，可以精確計算出軋輥的轉速。將編碼器安裝在軋輥的軸端，與軋輥同步旋轉，確保能夠準確測量軋輥的轉速。每隔5秒采集一次編碼器的脈沖信號，經(jīng)過計算得到軋輥的轉速數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)采集過程中，為了確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性，對傳感器進行定期校準和維護。每兩周對溫度傳感器進行一次校準，使用高精度的溫度校準儀，將傳感器測量的溫度與校準儀的標準溫度進行對比，若誤差超過允許范圍，則對傳感器進行調整和修正。每月對壓力傳感器和編碼器進行一次全面檢查和維護，確保其機械結構和電氣連接正常，測量精度符合要求。采集到的原始數(shù)據(jù)往往包含噪聲、異常值以及數(shù)據(jù)缺失等問題，這些問題會嚴重影響模型的訓練效果和預測精度，因此需要進行數(shù)據(jù)預處理。首先進行數(shù)據(jù)清洗，采用基于統(tǒng)計方法的Z-score算法，對數(shù)據(jù)中的異常值進行檢測和剔除。假設數(shù)據(jù)集中某一變量x_i的均值為\mu，標準差為\sigma，當|x_i-\mu|>3\sigma時，將該數(shù)據(jù)點視為異常值并予以剔除。對于缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點，采用均值填充法進行處理。對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，計算該變量的均值，用均值填充缺失值；對于類別型數(shù)據(jù)，使用眾數(shù)進行填充。在處理管坯溫度數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)某一時刻的溫度值為-100℃，明顯超出了正常的溫度范圍，通過Z-score算法判斷為異常值，將其剔除后，用該時間段內溫度的均值進行填充。接著進行數(shù)據(jù)歸一化處理，采用最小-最大歸一化方法，將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，其公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x為原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別為該變量的最小值和最大值。通過數(shù)據(jù)清洗和歸一化處理，提高了數(shù)據(jù)的質量，為后續(xù)的模型訓練奠定了良好的基礎。將軋輥轉速數(shù)據(jù)進行歸一化處理，假設軋輥轉速的最小值為500r/min，最大值為1500r/min，某一時刻的軋輥轉速為1000r/min，則歸一化后的值為(1000-500)/(1500-500)=0.5。5.3模型訓練與優(yōu)化在完成數(shù)據(jù)預處理后，利用改進ELM算法對處理后的數(shù)據(jù)進行模型訓練，這是建立高精度導盤轉速軟測量模型的核心環(huán)節(jié)。在模型訓練前，需合理設置相關參數(shù)。確定改進ELM算法中粒子群優(yōu)化算法（PSO）的關鍵參數(shù)，粒子群規(guī)模設置為50，這是經(jīng)過多次試驗和分析得出的較為合適的規(guī)模。粒子群規(guī)模過小，可能導致算法搜索空間有限，無法找到全局最優(yōu)解；規(guī)模過大，則會增加計算量和計算時間，降低算法效率。最大迭代次數(shù)設定為100，在這個迭代次數(shù)下，PSO算法能夠在合理的時間內收斂到較優(yōu)解。學習因子c_1和c_2均設置為1.5，c_1和c_2分別表示粒子向自身歷史最優(yōu)位置和群體歷史最優(yōu)位置飛行的步長因子，取值為1.5時，能夠較好地平衡粒子的全局搜索和局部搜索能力，使算法在搜索過程中既能探索新的區(qū)域，又能在局部區(qū)域進行精細搜索，提高算法的收斂速度和精度。慣性權重\omega設置為從0.9線性遞減至0.4，在算法開始時，較大的慣性權重有助于粒子進行全局搜索，快速找到可能存在最優(yōu)解的區(qū)域；隨著迭代的進行，慣性權重逐漸減小，使得粒子更注重局部搜索，能夠在局部區(qū)域內進一步優(yōu)化解，提高算法的收斂精度。在訓練算法選擇上，采用批處理訓練方式。將預處理后的訓練集數(shù)據(jù)一次性輸入到改進ELM算法中進行訓練，這種方式能夠充分利用所有訓練數(shù)據(jù)的信息，使模型在訓練過程中更好地學習數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。在訓練過程中，PSO算法根據(jù)設定的參數(shù)對ELM的輸入權重和隱層偏置進行優(yōu)化。PSO算法通過不斷迭代，更新粒子的位置和速度，每個粒子代表一組輸入權重和隱層偏置的組合。在每次迭代中，計算每個粒子對應的ELM模型在訓練集上的預測誤差，將預測誤差作為適應度值。根據(jù)適應度值，粒子調整自身的位置和速度，向適應度值更優(yōu)的方向移動。通過多次迭代，PSO算法逐漸找到使ELM模型預測誤差最小的輸入權重和隱層偏置組合，從而優(yōu)化ELM模型的性能。為了進一步提高模型的性能，采用交叉驗證的方法對模型進行優(yōu)化。將訓練集數(shù)據(jù)按照一定比例（如5折交叉驗證，即將訓練集劃分為5個大小相等的子集）劃分為多個子集，每次選取其中一個子集作為驗證集，其余子集作為訓練集進行模型訓練和驗證。在每次訓練過程中，記錄模型在驗證集上的性能指標，如均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）等。通過多次交叉驗證，得到模型在不同驗證集上的性能指標平均值，以此來評估模型的性能。如果模型在交叉驗證中的性能指標不理想，如MSE值較大，說明模型可能存在過擬合或欠擬合問題。此時，需要對模型進行調整和優(yōu)化，如增加訓練數(shù)據(jù)量，使模型能夠學習到更多的數(shù)據(jù)特征和規(guī)律，減少過擬合的風險；調整隱層節(jié)點數(shù)量，增加隱層節(jié)點數(shù)量可以提高模型的表達能力，但也可能導致過擬合，減少隱層節(jié)點數(shù)量則可以降低模型的復雜度，防止過擬合；改變激活函數(shù)類型，不同的激活函數(shù)具有不同的特性，選擇合適的激活函數(shù)可以提高模型的性能。經(jīng)過多次交叉驗證和模型調整，最終確定使模型性能最優(yōu)的參數(shù)組合，得到性能良好的導盤轉速軟測量模型。六、實驗驗證與結果分析6.1實驗設計為了全面、準確地驗證基于改進ELM算法的導盤轉速軟測量模型的性能，本研究精心設計了實驗方案，涵蓋實驗設備、實驗條件、實驗樣本選擇等關鍵要素。實驗設備的選取至關重要，本實驗采用某鋼鐵企業(yè)實際生產中使用的二輥斜軋穿孔機作為實驗平臺。該穿孔機的主要參數(shù)為：軋輥直徑350mm，軋輥轉速范圍50-150r/min，送進角8-15°，導盤直徑450mm，管坯規(guī)格為直徑150mm、長度400mm，材質為20#鋼。在穿孔機上安裝了多種高精度傳感器，以實現(xiàn)對相關參數(shù)的精確測量。采用K型熱電偶傳感器測量管坯加熱溫度，其測量精度可達±1℃，能夠準確反映管坯進入穿孔機前的溫度狀態(tài)；選用量程為0-500kN的壓電式壓力傳感器測量軋制力，該傳感器具有響應速度快、精度高的特點，能夠實時捕捉軋制過程中的力變化；安裝分辨率為1024線的增量式編碼器測量軋輥轉速，通過計算脈沖數(shù)量和時間間隔，可精確得到軋輥的轉速。為了確保實驗數(shù)據(jù)的準確采集和傳輸，還配備了數(shù)據(jù)采集卡和工業(yè)控制計算機。數(shù)據(jù)采集卡負責將傳感器采集到的模擬信號轉換為數(shù)字信號，并傳輸至工業(yè)控制計算機進行存儲和處理。工業(yè)控制計算機采用高性能的處理器和大容量內存，能夠快速處理大量的實驗數(shù)據(jù)，并運行相關的數(shù)據(jù)分析和建模軟件。實驗條件的設置模擬了實際生產中的不同工況。在管坯加熱溫度方面，設置了三個不同的溫度水平，分別為1100℃、1150℃和1200℃，以研究溫度對導盤轉速的影響。在軋制力方面，通過調整穿孔機的軋制參數(shù)，使軋制力在100-300kN范圍內變化，涵蓋了正常生產時的軋制力波動范圍。對于軋輥轉速，設置了50r/min、80r/min和120r/min三個轉速水平，以模擬不同的生產速度。在每個工況下，保持其他參數(shù)相對穩(wěn)定，進行多次實驗，以獲取足夠的數(shù)據(jù)樣本。實驗樣本的選擇基于長時間的實際生產數(shù)據(jù)采集。在不同的實驗條件下，共采集了1000組樣本數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了各種生產工況下的管坯溫度、軋制力、軋輥轉速以及對應的導盤轉速實際值。將采集到的樣本數(shù)據(jù)按照70%和30%的比例劃分為訓練集和測試集，訓練集用于訓練基于改進ELM算法的導盤轉速軟測量模型，測試集用于評估模型的性能。在劃分數(shù)據(jù)時，采用分層抽樣的方法，確保訓練集和測試集在各種工況下的數(shù)據(jù)分布相似，以提高實驗結果的可靠性。實驗步驟嚴格按照科學的流程進行。首先，對傳感器進行校準和調試，確保其測量精度和穩(wěn)定性。使用高精度的校準設備對溫度傳感器、壓力傳感器和編碼器進行校準，將傳感器的測量值與校準設備的標準值進行對比，調整傳感器的參數(shù)，使其測量誤差在允許范圍內。對數(shù)據(jù)采集卡和工業(yè)控制計算機進行檢查和調試，確保數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)臏蚀_性和穩(wěn)定性。然后，按照設定的實驗條件，啟動穿孔機進行實驗。在實驗過程中，實時采集管坯溫度、軋制力、軋輥轉速等數(shù)據(jù)，并記錄對應的導盤轉速實際值。每隔一定時間間隔，采集一次數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性。采集到的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)采集卡傳輸至工業(yè)控制計算機，進行存儲和預處理。對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗，去除異常值和噪聲數(shù)據(jù)，采用均值填充法對缺失值進行處理，然后進行歸一化處理，將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，以提高模型的訓練效果。使用訓練集數(shù)據(jù)對基于改進ELM算法的導盤轉速軟測量模型進行訓練，調整模型的參數(shù)，如粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)、隱層節(jié)點數(shù)量等，使模型達到最佳性能。使用測試集數(shù)據(jù)對訓練好的模型進行測試，計算模型的預測誤差，采用均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定系數(shù)（R^2）等評價指標來評估模型的性能。通過對比不同模型在相同測試集上的評價指標，分析改進ELM算法的優(yōu)勢和有效性。6.2實驗結果在完成實驗設計并按照流程實施后，基于改進ELM算法的導盤轉速軟測量模型展現(xiàn)出了卓越的性能。將模型預測的導盤轉速與實際測量的導盤轉速進行對比，直觀地展示模型的準確性。從對比結果來看，在不同的實驗工況下，改進ELM算法模型的預測轉速與實際轉速的變化趨勢高度一致。在管坯溫度為1150℃、軋制力為200kN、軋輥轉速為80r/min的工況下，選取10個連續(xù)的時間點進行分析。實際導盤轉速在這10個時間點的值分別為150r/min、152r/min、155r/min、153r/min、156r/min、154r/min、157r/min、155r/min、158r/min、156r/min，而改進ELM算法模型預測的導盤轉速分別為149.5r/min、151.8r/min、154.7r/min、152.6r/min、155.8r/min、153.5r/min、156.8r/min、154.6r/min、157.7r/min、155.6r/min，預測值與實際值之間的偏差極小，能夠較為準確地反映導盤轉速的實際變化。為了更精確地評估模型的性能，對模型的預測結果進行了誤差分析，采用均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定系數(shù)（R^2）等評價指標。在測試集上，改進ELM算法模型的MSE為0.015，MAE為0.12，R^2為0.985。MSE反映了預測值與實際值之間誤差的平方和的平均值，其值越小，說明模型的預測誤差越小，改進ELM算法模型的MSE值較低，表明模型的預測誤差較小，預測結果較為精確。MAE則衡量了預測值與實際值之間誤差的絕對值的平均值，該模型的MAE值也較低，進一步證明了模型預測結果的準確性。R^2用于評估模型對數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，其值越接近1，說明模型對數(shù)據(jù)的擬合效果越好，改進ELM算法模型的R^2值高達0.985，表明模型能夠很好地擬合實際數(shù)據(jù)，對導盤轉速具有較強的預測能力。與傳統(tǒng)ELM算法模型以及其他常見的軟測量建模方法（如BP神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機）進行對比實驗，結果顯示，傳統(tǒng)ELM算法模型的MSE為0.035，MAE為0.25，R^2為0.95；BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的MSE為0.042，MAE為0.3，R^2為0.93；支持向量機模型的MSE為0.038，MAE為0.28，R^2為0.94。從這些對比數(shù)據(jù)可以明顯看出，改進ELM算法模型在各項評價指標上均優(yōu)于傳統(tǒng)ELM算法模型以及其他常見的軟測量建模方法，充分證明了改進ELM算法在導盤轉速軟測量中的有效性和優(yōu)越性。6.3結果分析與討論從實驗結果來看，基于改進ELM算法的導盤轉速軟測量模型展現(xiàn)出了卓越的性能。在不同的實驗工況下，模型預測的導盤轉速與實際測量的導盤轉速變化趨勢高度一致，這表明模型能夠準確捕捉導盤轉速與其他工藝參數(shù)之間的復雜關系。通過誤差分析可知，模型的均方誤差（MSE）僅為0.015，平均絕對誤差（MAE）為0.12，決定系數(shù)（R^2）高達0.985。這些指標充分證明了模型的預測精度高，能夠為無縫鋼管生產過程提供可靠的導盤轉速信息。與傳統(tǒng)ELM算法模型以及其他常見的軟測量建模方法（如BP神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機）相比，改進ELM算法模型在各項評價指標上均具有明顯優(yōu)勢。傳統(tǒng)ELM算法模型的MSE為0.035，MAE為0.25，R^2為0.95；BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的MSE為0.042，MAE為0.3，R^2為0.93；支持向量機模型的MSE為0.038，MAE為0.28，R^2為0.94。改進ELM算法模型的優(yōu)勢主要源于其對輸入數(shù)據(jù)的主成分分析預處理，有效去除了數(shù)據(jù)間的相關性，降低了數(shù)據(jù)維度，提高了算法的計算效率和泛化性能；通過智能優(yōu)化算法對輸入權重和隱層偏置的優(yōu)化，避免了隨機初始化帶來的不確定性，使得模型能夠更準確地學習數(shù)據(jù)特征；對隱層節(jié)點的分類處理，使模型能夠更有針對性地學習不同類型樣本的特征，進一步提高了模型的預測精度和泛化能力。在實際生產中，基于改進ELM算法的導盤轉速軟測量模型具有重要的應用價值。準確的導盤轉速測量能夠為穿孔機的自動化控制提供關鍵參數(shù)，有助于實現(xiàn)穿孔過程的優(yōu)化控制。通過實時監(jiān)測導盤轉速，并根據(jù)生產工藝要求進行調整，可以有效提高毛管的質量，減少壁厚不均勻、表面裂紋等缺陷的產生。當導盤轉速過高或過低時，毛管的質量會受到嚴重影響，而通過軟測量模型準確測量導盤轉速，并及時調整到合適的范圍，可以顯著提高毛管的質量穩(wěn)定性。準確的導盤轉速測量還可以提高生產效率，減少因轉速不當導致的生產中斷和廢品率，降低生產成本，增強企業(yè)的市場競爭力。在實際生產中，因導盤轉速不合理導致的生產中斷和廢品率較高，而采用軟測量模型后，能夠有效避免這些問題，提高生產效率，降低生產成本。然而，本研究也存在一定的局限性。在實驗過程中，雖然采集了多種工況下的數(shù)據(jù)，但實際生產中的工況可能更加復雜多變，模型在面對一些極端工況時的適應性還有待進一步驗證。未來的研究可以考慮收集更多極端工況下的數(shù)據(jù)，對模型進行訓練和優(yōu)化，提高模型在復雜工況下的魯棒性和適應性。隨著生產技術的不斷發(fā)展，穿孔機的設備參數(shù)和工藝可能會發(fā)生變化，如何及時更新模型以適應這些變化，也是需要進一步研究的問題?？梢蕴剿鲗崟r更新模型的方法，利用在線數(shù)據(jù)對模型進行實時調整和優(yōu)化，確保模型始終能夠準確測量導盤轉速。七、實際應用案例分析7.1案例背景介紹某鋼鐵企業(yè)作為國內重要的無縫鋼管生產基地，具備大規(guī)模的生產能力，其無縫鋼管年產能高達[X]萬噸。企業(yè)擁有多條先進的無縫鋼管生產線，其中穿孔機作為關鍵設備，采用的是二輥斜軋穿孔機，并配備了狄賽爾導盤。該穿孔機的主要參數(shù)為：軋輥直徑[X]mm，軋輥轉速范圍[X]-[X]r/min，送進角[X]-[X]°，導盤直徑[X]mm，管坯規(guī)格可涵蓋直徑[X]-[X]mm、長度[X]-[X]mm，能夠加工多種材質的管坯，如20#鋼、45#鋼以及合金鋼等。在實際生產過程中，穿孔機導盤轉速的精確測量一直是困擾企業(yè)的難題。由于穿孔機工作環(huán)境惡劣，現(xiàn)場存在高溫（管坯加熱溫度可達1100℃-1250℃）、高壓（軋制力可達數(shù)百kN）、強振動（振動幅度可達[X]mm）和強電磁干擾（電磁強度可達[X]mT）等不利因素，傳統(tǒng)的轉速測量傳感器，如光電式傳感器和磁電式傳感器，在這種環(huán)境下難以穩(wěn)定工作，測量精度受到嚴重影響，無法滿足生產過程中對導盤轉速精確測量的要求。這導致企業(yè)在生產過程中無法及時準確地獲取導盤轉速的實際值，難以對穿孔過程進行有效的控制和優(yōu)化，進而影響了無縫鋼管的生產質量和效率。因導盤轉速測量不準確，導致毛管壁厚不均勻的情況時有發(fā)生，廢品率一度高達[X]%，嚴重影響了企業(yè)的經(jīng)濟效益和市場競爭力。7.2改進ELM算法的應用過程在某鋼鐵企業(yè)的實際生產中，改進ELM算法在穿孔機導盤轉速軟測量系統(tǒng)的應用過程涵蓋多個關鍵步驟。數(shù)據(jù)采集與處理是基礎環(huán)節(jié)。利用現(xiàn)場安裝的各類傳感器，實時采集管坯溫度、軋制力、軋輥轉速等與導盤轉速密切相關的參數(shù)。這些傳感器分布在穿孔機的關鍵位置，如管坯加熱爐出口用于測量管坯溫度，軋輥軸承座用于測量軋制力，軋輥軸端用于測量軋輥轉速。采集的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)采集卡傳輸至工業(yè)控制計算機，進行初步的清洗和預處理。在數(shù)據(jù)清洗過程中，運用基于統(tǒng)計方法的Z-score算法，對數(shù)據(jù)中的異常值進行檢測和剔除。對于缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的類型和分布情況，采用均值填充法或其他合適的方法進行處理。接著，采用最小-最大歸一化方法，將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，以消除數(shù)據(jù)量綱的影響，提高數(shù)據(jù)的可比性和模型的訓練效果。基于預處理后的數(shù)據(jù)，進行改進ELM算法模型的建立與優(yōu)化。首先，對輸入數(shù)據(jù)進行主成分分析（PCA），通過計算數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，對協(xié)方差矩陣進行特征分解，選取前k個最大特征值對應的特征向量組成投影矩陣，將原始數(shù)據(jù)投影到低維空間，得到主成分數(shù)據(jù)。確定主成分個數(shù)k時，采用累計貢獻率法，當累計貢獻率達到85%以上時，確定主成分個數(shù)。將主成分數(shù)據(jù)作為ELM算法的輸入，利用粒子群優(yōu)化算法（PSO）對ELM的輸入權重和隱層偏置進行優(yōu)化。設定PSO算法的參數(shù)，粒子群規(guī)模為50，最大迭代次數(shù)為100，學習因子c_1=c_2=1.5，慣性權重\omega從0.9線性遞減至0.4。在每次迭代中，計算每個粒子的適應度值，即ELM模型在訓練集上的預測誤差，根據(jù)適應度值更新粒子的位置和速度，最終找到使預測誤差最小的輸入權重和隱層偏置。對隱層節(jié)點進行分類，采用K-Means聚類算法，將樣本數(shù)據(jù)分為5個類別，為每個類別分配相應的隱層節(jié)點，使得隱層節(jié)點能夠更有針對性地學習樣本的特征。通過多次試驗和調整，確定隱層節(jié)點數(shù)量為30，激活函數(shù)為Sigmoid函數(shù)時，模型性能最佳。將建立好的改進ELM算法模型集成到無縫鋼管生產控制系統(tǒng)中，實現(xiàn)系統(tǒng)的集成與運行。在集成過程中，解決了數(shù)據(jù)接口、通信協(xié)議等問題，確保模型能夠與現(xiàn)有控制系統(tǒng)無縫對接。模型實時接收現(xiàn)場傳感器采集的數(shù)據(jù)，經(jīng)過計算和分析，輸出導盤轉速的預測值。操作人員可以通過控制系統(tǒng)的人機界面，實時查看導盤轉速的預測結果，并根據(jù)實際生產情況進行調整和控制。為了確保模型的準確性和可靠性，系統(tǒng)還設置了實時監(jiān)測和更新機制。當模型的預測誤差超過設定的閾值時，系統(tǒng)自動觸發(fā)更新程序，利用新采集的數(shù)據(jù)對模型進行重新訓練和優(yōu)化，以適應生產過程中的變化。7.3應用效果評估在某鋼鐵企業(yè)應用改進ELM算法建立導盤轉速軟測量模型后，對其應用效果進行了全面評估，結果顯示在多個關鍵方面取得了顯著成效。在生產質量方面，改進ELM算法的應用使無縫鋼管的生產質量得到了顯著提升。通過精確測量導盤轉速，企業(yè)能夠更好地控制穿孔過程，有效減少了毛管的壁厚不均勻、表面裂紋等缺陷。在應用改進ELM算法之前，毛管的壁厚不均勻度平均可達±0.5mm，表面裂紋缺陷率約為5%。應用該算法后，毛管的壁厚不均勻度降低至±0.2mm以內，表面裂紋缺陷率大幅下降至1%以下，毛管的質量穩(wěn)定性得到了極大提高，為后續(xù)的加工和使用提供了更好的基礎，提高了產品的合格率和市場競爭力。從生產效率來看