基于PLS建模與控制技術(shù)在熱工過程中的應(yīng)用研究.pdf

1、工業(yè)過程控制是通過對生產(chǎn)過程的描述、仿真、設(shè)計、控制和管理等方面問題的研究，以改善工藝操作、提高自動化水平、優(yōu)化生產(chǎn)過程、加強生產(chǎn)管理為手段，最終達(dá)到提高生產(chǎn)效益、降低能源損耗、控制有害物排放等目標(biāo)。目前，隨著過程控制技術(shù)、計算機技術(shù)和其它相關(guān)技術(shù)的飛速發(fā)展，使我們更廣泛地獲得了過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。如果能有效地分析這些信息，就能為我們進(jìn)一步控制目標(biāo)的實現(xiàn)提供有益幫助。同時也存在過程變量眾多、且具有高度非線性和時變性等難以克服的困難。本

2、文以多變量統(tǒng)計過程控制和數(shù)據(jù)挖掘為理論，深入地研究了基于部分最小二乘(PLS)和相關(guān)方法，并將該方法引入到熱工過程控制軟測量建模及自適應(yīng)控制中。論文的主要工作內(nèi)容和研究成果包括： 將PLS算法和多元回歸以及主元回歸方法進(jìn)行比較，驗證了當(dāng)數(shù)據(jù)存在相關(guān)性時，PLS算法和主元回歸能夠很好地解決相關(guān)性問題，然后通過一個簡單的例子進(jìn)行了驗證。并進(jìn)一步概要地推導(dǎo)出PLS算法具有更好的擬合性能的結(jié)論。 研究了遞推PLS及其改進(jìn)算法。以

3、高斯核函數(shù)來處理數(shù)據(jù)的非線性，用聚類方法來自動選擇高斯函數(shù)的參數(shù)，采用遞推PLS來調(diào)整和更新模型。這樣得到的模型即具有較好的非線性處理能力，又能隨著工況的改變更新模型以適應(yīng)過程的變化。針對火電廠輻射受熱面污染形成機理不明晰、非線性強且有較大的時間間隔等難題，應(yīng)用所提出的算法建立電站輻射受熱面污染預(yù)測模型，并且通過實驗檢驗了模型的有效性。 在遞推PLS的基礎(chǔ)上引入折息因子，得到了折息遞推最小二乘算法(DRPLS)。并進(jìn)一步與動態(tài)矩

4、陣預(yù)測控制算法相結(jié)合，提出基于折息遞推最小二乘的自適應(yīng)控制算法。因為受各種因素影響，模型參數(shù)是時變的，通過DRPLS，對模型進(jìn)行修正可以提高其精度。并應(yīng)用該方法對某電廠主汽溫控制進(jìn)行了仿真試驗，取得了較好的效果。 基于Mercer理論對核偏PLS引進(jìn)了支持向量機來處理內(nèi)部非線性問題。這樣不僅考慮了數(shù)據(jù)外部的非線性關(guān)系，也考慮了輸入和輸出之間內(nèi)部的非線性關(guān)系，從而使所提出的算法較之一般的非線性PLS算法有更強的非線性處理能力。將該