铝电磁铸轧技术是一项绿色、高效的铝铸轧新技术,近年来得到了广泛的应用。铝带坯晶粒度是评价铝带坯质量的重要指标。然而由于技术与工艺限制,目前并不能在线测量铝带坯晶粒度。针对这个难题,论文研究一种利用软测量技术对铝带坯晶粒度进行预测的方法,以实现铝带坯晶粒度的在线测量。论文结合铝电磁铸轧的工艺机理,详细分析了在生产过程中影响铝带坯晶粒度的铸轧因素和电磁因素。然后结合实际情况,选择11个影响因素作为铝带坯晶粒度软测量的辅助变量。设计了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的铝带坯晶粒度软测量模型。对原始数据进行预处理后,使用MATLAB工具对模型进行了仿真。首先比较了不同核函数对模型精度的影响,然后比较了不同的正则化参数对模型精度的影响,并在此基础上使用试凑法得出最优的模型参数。而后针对传统最小二乘支持向量机在参数选择方法上的不足,使用粒子群算法对模型的参数进行了优化。仿真实验结果表明,论文建立的软测量模型能够实现铝带坯晶粒度的在线预测,使用粒子群算法对模型的参数进行优化后,弥补了原模型对于参数选择的盲目性,提高了模型的泛化能力。论文对于铝带坯晶粒度的检测提供了一个新思路,对于今后的研究具有重要的参考价值。