基于主成分分析与遗传算法-支持向量机的喷溅预测方法

来源：钢铁研究学报杂志2016年第12期北京时间：

作者：韩顺杰,齐冀樊,姜玉莲,尤文

单位：长春工业大学电气与电子工程学院,吉林长春130012

摘要：针对冶炼过程喷溅特征提取及喷溅预测困难的问题，提出基于小波包变换与主成分分析的优化参数模型的支持向量机喷溅预测方法。该方法经小波包变换将冶炼喷溅的噪声和氧枪振动信号分解?煌荡男藕拧Ｓ捎诓煌荡男藕懦鱿窒嗷ジ扇藕投训虼送ü鞒煞址治鼋荡芰拷滴掷氤刹煌荡庑┐砗蟮男藕抛魑缃μ卣飨蛄俊６灾С窒蛄炕Ｐ筒问?C、g)进行遗传算法优化，通过支持向量机对喷溅的分类及预测，验证了该方法的有效性。实验结果表明：经小波包变换和主成分分析获得的特征信号能够准确地反应喷溅特征，提出的支持向量机方法具有较好的分类性能，喷溅预测准确率较高。

关键词：喷溅预测;小波包变换;主成分分析;遗传算法;支持向量机

基金资助：国家重大仪器专项：激光诱导等离子体光谱分析设备开发与应用