滾筒烘幹機的被控對象是非（fēi）線性係統（tǒng），采用（yòng）Spss16.0軟件的（de）Nonlinear Regression功能模（mó）塊來（lái）進行計算分析。

　　正確定義好（hǎo）模型的表達式和初始值（zhí）後，根據表（biǎo）中的試驗數據建（jiàn）立出口溫度函數模型。殘差平方和RSS(Residual Sumof Squares)體現了（le）觀測值與回歸值之間的偏離，為了使RSS小到一定程度，采用麥誇迭代法（fǎ）獲得估計（jì）參數。

　　迭代過程中RSS越來越小，當殘差及各參數估計值穩定後，模型達到收斂標準，找到最優解後不再迭代。模型的迭（dié）代結果（guǒ）如表（biǎo）3所示。由（yóu）迭代結果計算出參數的估計值，得出相對應的3個函數模型。

　　回歸方程的擬合優度R越接近1，擬合優度越高，3個回歸模型的分別為0.988，0.987和0.944，表明其擬合優度都很高。擬合優度越（yuè）高，回歸平方（fāng）和越大，殘差平方和（hé）越小，表明3個回（huí）歸方程的擬合（hé）性（xìng）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，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（yù）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（mó）型的（de）最大預測偏差都在控製需求的±5℃範圍內。

　　分析3個模型的迭代次數、方差分析及預測效果（guǒ），表明模型3具有如下特點：常數項越小，參數的作用越大;模型的迭代次數（shù）越少，反應時（shí）間越靈（líng）敏;控製的參數越少，控製越（yuè）方便可（kě）靠，預測偏（piān）差在控製需求範圍內;並且模型3更直觀反映了正（zhèng）交試驗的因素主次關係。因此，在（zài）實際控製中選用模型3作為滾筒式（shì）牧草烘（hōng）幹機控製係統的非線性（xìng）回歸模型（xíng），既能實現快速響應，又能滿足控製精度（dù）要（yào）求。

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