摘要
为探究烘丝机出口水分和温度的影响因素,以入口水分、来料流量、滚筒转速、滚筒筒温、热风风速、热风温度以及风门开度为因变量,采用神经网络和线性回归分析两种方法进行对比分析。结果表明:(1)出口温度多元线性回归模型1中线性回归平方和小于残差平方和,线性回归模型仅仅解释了总平方和的11.1%,拟合效果较差;回归模型2中线性回归平方和小于残差平方和,线性回归模型仅仅解释了总平方和的3.9%,拟合效果较差。(2)建立7-12-2的BP神经网络模型,方程R值为0.82。通过对模型进行反复验证,烘丝后出口温度的平均相对误差值为0.86%,烘丝后含水率的平均相对误差值为0.11%。(3)设定烘丝机目标含水率和温度,根据实际情况,可依据模型对烘丝机参数进行替代和设计指导。
