[发明专利]基于最小二乘支持向量机的混凝土搅拌性能预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及混凝土搅拌技术领域，具体的涉及一种基于最小二乘支持向量机的混凝土搅拌性能预测方法，可预测混凝土的塌落度和强度。

背景技术

现有混凝土塌落度和强度是混凝土质量的重要指标，为保证混凝土的搅拌质量本案申请人发明了一种混凝土塌落度在线检测方法及检测装置(授权公告号CN102323207B)该混凝土塌落度在线检测方法及检测装置，可实现搅拌过程中的在线检测判断混凝土的塌落度。

但在搅拌工作前对混凝土搅拌后性能预测是混凝土搅拌行业普遍关注的问题，现有的对混凝土搅拌性能的预测一般根据配方及搅拌过程的电流变化情况，由经验判断产品性能。由于混凝土搅拌后性能不仅与材料性能及配方有关，还与搅拌机功能、搅拌过程的系统动力学特征参数有关，受到各种随机干扰，单凭材料性能及配方，或者搅拌机的电流变化情况，判断和预测混凝土搅拌后性能是不可靠和泛化性能差，因此如何提高搅拌后的混凝土性能的预测水平是混凝土搅拌行业内亟需解决的问题。

发明内容

为了克服现有技术的不足，提供一种基于最小二乘支持向量机的混凝土搅拌性能预测方法。

为实现上述目的，本发明提供了基于最小二乘支持向量机的混凝土搅拌性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，测定混凝土材料配方性能的静态参数；

步骤2，采样获得搅拌过程的功率参数；

步骤3，通过步骤2获得的搅拌过程功率参数建立时间序列的自回归模型，借助于电流变化量的自回归模型的系数，通过离散系统和连续系统的参数关系，获得反映计算混凝土搅拌系统的动力学特征参数；

步骤4，将步骤1获得的静态参数、步骤2获得的功率参数、步骤3获得的搅拌系统动力学特征参数作为最小二乘支持向量机的输入量，输出量为实验获得的混凝土坍落度和强度，进行学习和预测。

优化的，步骤1中混凝土配性能的静态参数包括方量、水泥量、水量、碎石量比、胶凝材料、水胶比、粉煤灰、减水剂、砂率中的一种或多种。

优化的，步骤2中搅拌过程的随机因素包括一阶、二阶、三阶和四阶统计量，分别是功率均值、方差、偏度和峰度。

优化的，步骤3中混凝土搅拌系统的动力学特征参数包括无阻尼自然频率、阻尼比或时间常数。

优化的，步骤3中时间序列自回归模型为其中w_t是采样功率的变化值、是自回归系数、a_t是独立的、零均值、正态分布的白噪声。

由上述对本发明的描述可知，与现有技术相比，本发明提供的将影响混凝土性能三组参数：(1)混凝土材料配方性能的静态参数、(2)搅拌过程的功率参数、和(3)混凝土搅拌系统的动力学特征参数综合考虑，并作为最小二乘支持向量机的输入，进行混凝土搅拌站系统的混凝土性能进行预测，采用本发明提供的基于最小二乘支持向量机的混凝土搅拌性能预测方法不但预测精度高、泛化性能好、预测快速、能同时预测混凝土坍落度和强度，而且该方法可以扩充到其他领域。

附图说明

图1为不同核参数对主元贡献率的影响。

图2为学习过程。

图3为主元1和2的预测坍落度曲面及预测点。

图4为主元2和3的预测坍落度曲面及预测点。

图5为主元2和3的预测强度曲面及预测点。

图6为坍落度、强度的预测值。

具体实施方式

参照图1至图6所示，以下通过具体实施方式对本发明作进一步的描述。

步骤1：测定混凝土材料配方性能的静态参数，主要包括方量、水泥量、水量、碎石量比、胶凝材料、水胶比、粉煤灰、减水剂、砂率中的一种或多种，它们将作为SVM的一部分输入量。

步骤2：采样获得搅拌过程的功率参数，主要包括搅拌过程功率w_t的均值、方差、偏度和峰度：

采用加权平均值方法，获得零均值的w_ot。其计算公式是：