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糧食烘干機出口溫度大小的判斷方法介紹

東達烘干機制造廠家 2012-08-25

糧食烘干機出口溫度大小的判斷方法介紹,糧食烘干機的被控對象是非線性系統,采用Spss16.0軟件的Nonlinear Regression功能模塊來進行計算分析。正確定義好模型的表達式和初始值后,根據表中的試驗數據建立出口溫度函數模型。殘差平方和RSS(Residual Sumof Squares)體現了觀測值與回歸值之間的偏離,為了使RSS小到一定程度,采用麥夸迭代法獲得估計參數。

  迭代過程中RSS越來越小,當殘差及各參數估計值穩定后,模型達到收斂標準,找到最優解后不再迭代。模型的迭代結果如表3所示。由迭代結果計算出參數的估計值,得出相對應的3個函數模型;貧w方程的擬合優度R越接近1,擬合優度越高,3個回歸模型的分別為0.988,0.987和0.944,表明其擬合優度都很高。擬合優度越高,回歸平方和越大,殘差平方和越小,表明3個回歸方程的擬合性檢驗均滿足要求。

  建立的3個模型可以預測出口溫度的大小,糧食烘干機選擇有代表性的試驗值與預測值進行對比分析,結果如表7所示。經對比可知,Y預測值與試驗值的最大偏差為1.63℃,最小偏差為0.02℃;Y預測值與試驗值的最大偏差為1.5℃,最小偏差為0.04℃;Y預測值與試驗值的最大偏差為3.28℃,最小偏差為0.13℃。3個回歸模型的最大預測偏差都在控制需求的±5℃范圍內。分析3個模型的迭代次數、方差分析及預測效果,表明模型3具有如下特點:常數項越小,參數的作用越大;模型的迭代次數越少,反應時間越靈敏;控制的參數越少,控制越方便可靠,預測偏差在控制需求范圍內;并且模型3更直觀反映了正交試驗的因素主次關系。因此,在實際控制中選用模型3作為糧食式牧草烘干機控制系統的非線性回歸模型,既能實現快速響應,又能滿足控制精度要求。

人生如夢,歲月無情,人生就像一張有去無回的單程車票,沒有彩排,每一場都是現場直播,糧食烘干機把握好每一次的演出便是對人生最好的珍惜,把握現在暢享人生就是最好的人生,曾經擁有的不要忘記,已經得到的要更加的懂得去珍惜,屬于自己的不要放棄,已經失去的留作回憶,默默的為自己傷害過的人祈禱,靜靜的看著無情無義的人如何遭天譴,這是我如今唯一能為自己做的一件事了。以上就是跟大家介紹一下糧食烘干機的出口溫度大小的預測及判斷。選購熱線:15038176661.李經理,www.318588i.com。


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