[設(shè)備供應(yīng)]B今生得康百萬滾筒烘干機(jī),在無遺憾
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滾筒烘干機(jī)的被控對象是非線性系統(tǒng),采用Spss16.0軟件的Nonlinear Regression功能模塊來進(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)。
迭代過程中RSS越來越小,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)測出口溫度的大小,選擇有代表性的試驗(yàn)值與預(yù)測值進(jìn)行對比分析,結(jié)果如表7所示。經(jīng)對比可知,Y預(yù)測值與試驗(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)測偏差都在控制需求的±5℃范圍內(nèi)。
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