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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代流程工業(yè)不斷發(fā)展,對產(chǎn)品多樣性的需求越來越高,生產(chǎn)過程日趨大型化、復(fù)雜化,系統(tǒng)的工況也隨之增多,傳統(tǒng)單一建模方式的軟測量算法已不能滿足大范圍工況系統(tǒng)的需求。而基于分治策略,利用自適應(yīng)機(jī)制的軟測量算法倍受人們關(guān)注。本文以大范圍工況系統(tǒng)為研究對象,以軟測量算法為主要研究內(nèi)容,提出了一種自適應(yīng)多級偏最小二乘回歸算法(PLS)和一種自適應(yīng)高斯混合模型回歸算法(GMM),其主要內(nèi)容包括:
在多階段大范圍工況系統(tǒng)中,工況變化明顯,
2、過程變量的變動遠(yuǎn)小于系統(tǒng)工況的變化。為此,本文依據(jù)過程變量方差的變動,提出一種多級偏最小二乘回歸的軟測量算法。首先,在對比系統(tǒng)過程變量的方差大小基礎(chǔ)上,以方差最大的過程變量作為等級變量,劃分系統(tǒng)的工況,并計算各工況下變量的均值;在消除各工況差異后,構(gòu)造PLS的建模變量,消除工況變化對PLS模型的影響,提高軟測量算法的預(yù)測精度;此外,為增強(qiáng)算法的自適應(yīng)能力,本文還基于滑動窗口機(jī)制,提出一種自適應(yīng)多級偏最小二乘算法,并以CSTR模型為例,驗
3、證該算法的有效性。最后,將本文算法應(yīng)用到蒸餾塔IPB濃度檢測的軟測量中,拓展了算法的應(yīng)用。
由于操作條件的變化,大范圍工況系統(tǒng)往往也會呈現(xiàn)非階段特性,不易于工況劃分。為此,本文基于分治策略,提出一種自適應(yīng)高斯混合模型回歸算法。首先利用聚類算法將系統(tǒng)劃分為若干工況,將每個工況視為一個高斯過程,利用期望最大化算法,優(yōu)化得到各工況下的最優(yōu)參數(shù),并建立其高斯子模型,以加權(quán)策略獲取整個系統(tǒng)的GMM軟測量模型;在此基礎(chǔ)上,引入減法聚類算法
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