糧食烘干機出口溫度大小的判斷方法介紹

糧食烘干機出口溫度大小的判斷方法介紹，糧食烘干機的被控對象是非線性系統(tǒng)，采用Spss16.0軟件的Nonlinear Regression功能模塊來進行計算分析。正確定義好模型的表達式和初始值后，根據(jù)表中的試驗數(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參數(shù)。

　　迭代過程中RSS越來越小，當殘差及各參數(shù)估計值穩(wěn)定后，模型達到收斂標準，找到最優(yōu)解后不再迭代。模型的迭代結果如表3所示。由迭代結果計算出參數(shù)的估計值，得出相對應的3個函數(shù)模型�；貧w方程的擬合優(yōu)度R越接近1，擬合優(yōu)度越高，3個回歸模型的分別為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個回歸方程的擬合性檢驗均滿足要求。

　　建立的3個模型可以預測出口溫度的大小，糧食烘干機選擇有代表性的試驗值與預測值進行對比分析，結果如表7所示。經(jīng)對比可知，Y預測值與試驗值的最大偏差為1.63℃，最小偏差為0.02℃;Y預測值與試驗值的最大偏差為1.5℃，最小偏差為0.04℃;Y預測值與試驗值的最大偏差為3.28℃，最小偏差為0.13℃。3個回歸模型的最大預測偏差都在控制需求的±5℃范圍內。分析3個模型的迭代次數(shù)、方差分析及預測效果，表明模型3具有如下特點：常數(shù)項越小，參數(shù)的作用越大;模型的迭代次數(shù)越少，反應時間越靈敏;控制的參數(shù)越少，控制越方便可靠，預測偏差在控制需求范圍內;并且模型3更直觀反映了正交試驗的因素主次關系。因此，在實際控制中選用模型3作為糧食式牧草烘干機控制系統(tǒng)的非線性回歸模型，既能實現(xiàn)快速響應，又能滿足控制精度要求。

人生如夢，歲月無情，人生就像一張有去無回的單程車票，沒有彩排，每一場都是現(xiàn)場直播，糧食烘干機把握好每一次的演出便是對人生最好的珍惜，把握現(xiàn)在暢享人生就是最好的人生，曾經(jīng)擁有的不要忘記，已經(jīng)得到的要更加的懂得去珍惜，屬于自己的不要放棄，已經(jīng)失去的留作回憶，默默的為自己傷害過的人祈禱，靜靜的看著無情無義的人如何遭天譴，這是我如今唯一能為自己做的一件事了。以上就是跟大家介紹一下糧食烘干機的出口溫度大小的預測及判斷。選購熱線：15038176661.李經(jīng)理，www.backpainremedies.net。

• 上一篇：糧食烘干機近幾年發(fā)展突破歷史最新高
• 下一篇：網(wǎng)帶式烘干機操作應逐步調整至合適狀態(tài)

糧食烘干機出口溫度大小的判斷方法介紹資料僅供參考，文章來源：www.backpainremedies.net，轉載請注明出處。