滾筒烘干機(jī)的被控對(duì)象是非線性系統(tǒng)，采用Spss16.0軟件的Nonlinear Regression功能模塊來(lái)進(jìn)行計(jì)算分析。
正確定義好模型的表達(dá)式和初始值后，根據(jù)表中的試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立出口溫度函數(shù)模型。殘差平方和RSS(Residual Sumof Squares)體現(xiàn)了觀測(cè)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(jì)參數(shù)。
迭代過(guò)程中RSS越來(lái)越小，當(dāng)殘差及各參數(shù)估計(jì)值穩(wěn)定后，模型達(dá)到收斂標(biāo)準(zhǔn)，找到最優(yōu)解后不再迭代。模型的迭代結(jié)果如表3所示。由迭代結(jié)果計(jì)算出參數(shù)的估計(jì)值，得出相對(duì)應(yīng)的3個(gè)函數(shù)模型。
回歸方程的擬合優(yōu)度R越接近1，擬合優(yōu)度越高，3個(gè)回歸模型的分別為0.988，0.987和0.944，表明其擬合優(yōu)度都很高。擬合優(yōu)度越高，回歸平方和越大，殘差平方和越小，表明3個(gè)回歸方程的擬合性檢驗(yàn)均滿足要求。
建立的3個(gè)模型可以預(yù)測(cè)出口溫度的大小，選擇有代表性的試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果如表7所示。經(jīng)對(duì)比可知，Y預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的最大偏差為1.63℃，最小偏差為0.02℃;Y預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的最大偏差為1.5℃，最小偏差為0.04℃;Y預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的最大偏差為3.28℃，最小偏差為0.13℃。3個(gè)回歸模型的最大預(yù)測(cè)偏差都在控制需求的±5℃范圍內(nèi)。
分析3個(gè)模型的迭代次數(shù)、方差分析及預(yù)測(cè)效果，表明模型3具有如下特點(diǎn)：常數(shù)項(xiàng)越小，參數(shù)的作用越大;模型的迭代次數(shù)越少，反應(yīng)時(shí)間越靈敏;控制的參數(shù)越少，控制越方便可靠，預(yù)測(cè)偏差在控制需求范圍內(nèi);并且模型3更直觀反映了正交試驗(yàn)的因素主次關(guān)系。因此，在實(shí)際控制中選用模型3作為滾筒式牧草烘干機(jī)控制系統(tǒng)的非線性回歸模型，既能實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)，又能滿足控制精度要求。
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