淺談滾筒（tǒng）烘幹機出口溫（wēn）度大小的預測及判（pàn）斷

　　滾筒烘幹機的被控對象是非線性係統，采用（yòng）Spss16.0軟件的Nonlinear Regression功能（néng）模塊來進行（háng）計算分析。

　　正確定義好模型的表達式和（hé）初始值後，根據（jù）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（yǔ）回歸值之（zhī）間的偏離，為了使RSS小到一定程度，采（cǎi）用麥（mài）誇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後，模型達到收斂標準，找到（dào）最（zuì）優解（jiě）後不再迭代。模型的迭代結果如表3所（suǒ）示。由迭代結果計算出參數的估計值，得（dé）出相對應的3個函數模型。

　　回歸方程的擬（nǐ）合優度R越接近1，擬（nǐ）合優度越高，3個回歸模型的分別為0.988，0.987和（hé）0.944，表明其擬（nǐ）合優度都很高。擬合優度越高，回歸平（píng）方和越大，殘差平方和越（yuè）小，表明3個回歸方程的擬（nǐ）合性檢驗均滿足要（yào）求。

　　建立的3個模型可以預測出口溫度的大小，選擇有代表性的試驗值與（yǔ）預測值進（jìn）行對比分析，結果如表7所示（shì）。經對比可知，Y預（yù）測（cè）值與試驗值的最（zuì）大偏差為1.63℃，最（zuì）小偏差為0.02℃;Y預測值與試驗值的最大偏差為1.5℃，最（zuì）小偏差為0.04℃;Y預測值與（yǔ）試（shì）驗值的最大偏差為3.28℃，最小偏差為（wéi）0.13℃。3個回歸模（mó）型的最大預測偏差都（dōu）在控製需求的±5℃範圍（wéi）內。

　　分析3個模型（xíng）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;控製的（de）參數越少，控製越方便可靠，預測偏差在控製需求範圍內;並且模型3更直觀反映了正交試驗的因素主次（cì）關係。因此，在實際控製中選用模型3作為滾（gǔn）筒式牧草（cǎo）烘幹機控製（zhì）係統的非線性回歸模型，既能實現快速響應，又能（néng）滿足控製精度要求。

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