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基于SVM的磨煤机负荷软测量方法研究的开题报告
一、选题背景及意义
磨煤机是燃煤电厂中的关键设备之一，其负荷参数对于保证燃煤电厂的稳定运行具有重要意义。传统的磨煤机负荷测量方法通常需要安装负荷传感器或者对设备进行改造，不仅成本较高，而且会给设备带来一定的影响。软测量技术可以通过采集现有的传感器数据，基于机器学习算法建立模型，从而实现对于无法直接测量的参数进行推断和估计。因此，利用软测量技术来实现磨煤机负荷的实时预测，不仅可降低测量成本，还可提高预测准确度和燃煤电厂的运行效率。
二、研究目的
本文旨在基于SVM算法，建立磨煤机负荷软测量模型，实现对磨煤机负荷状态的实时监测和预测，并通过对比分析，验证基于SVM的磨煤机负荷软测量方法的可行性和有效性。
三、研究内容
1.研究磨煤机工作原理和负荷特性。
2.介绍SVM算法原理及实现步骤。
3.基于SVM算法，构建磨煤机负荷软测量模型。
4.利用现有的磨煤机运行数据，进行模型训练和验证，评价模型的性能。
5.与其他常见的软测量算法进行比较，验证基于SVM的磨煤机负荷软测量方法的优越性和实用性。
四、研究方法
1.对现有的磨煤机进行数据采集和处理，形成适合模型训练的数据集。
2.基于SVM算法，建立磨煤机负荷软测量模型，并使用交叉验证等方法对模型参数进行调优。
3.利用测试数据对模型进行验证，并对模型的预测误差、精度等指标进行分析。
4.与其他常见的软测量算法（如BP神经网络、支持向量回归等）进行比较。
五、预期结果
通过研究建立基于SVM的磨煤机负荷软测量模型，并通过实际测试数据验证，可以得出以下预期结果：
1.建立的基于SVM的磨煤机负荷软测量模型能够有效地预测磨煤机的负荷状态。
2.基于SVM算法的磨煤机负荷软测量方法相对于其他常见的软测量算法，具有更高的预测精度和更好的实用性。
3.基于SVM的磨煤机负荷软测量方法能够有效地降低测量成本，提高燃煤电厂的运行效率。
六、研究进度安排
1.磨煤机工作原理和负荷特性调研及数据采集：1个月。
2.SVM算法原理研究：2周。
3.SVM算法在磨煤机负荷软测量中的应用探索：1个月。
4.模型的建立，参数调优，模拟实验：3个月。
5.实验结果的分析和比较：2个月。
6.论文撰写：1个月。
七、参考文献
1.刘明,许赛娥,骆雪.基于SVM和EEMD的磨煤机负荷软测量[J].中国电力,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,1997:281-287.
4.郭猛,胡文哲,王建元.基于支持向量机的数据挖掘方法[J].计算机工程与科学,2004,26(4):108-110.