本文關(guān)鍵詞： 過程建模 模型校正 統(tǒng)計方法 模型監(jiān)控 改進RPLS　出處：《東北大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在連續(xù)工業(yè)生產(chǎn)過程中,一般難以甚至無法建立嚴格精確的數(shù)學(xué)模型來描述實際工業(yè)過程,因此模型誤差必然存在。此外,即使模型本身可以較為準確地描述過程變化,在模型投入運行后,由于系統(tǒng)的時變性和不確定性等,隨著時間的推移,模型誤差也可能加大。解決以上問題一般采用的方法是通過在線的模型校正,使得模型始終反映最新的過程變化。對模型進行校正,對于模型的正常運行有著重要意義。本文在分析過程建模、模型校正存在的主要問題及現(xiàn)有方法、思路的基礎(chǔ)上,利用統(tǒng)計方法對模型進行建模、監(jiān)控及在線校正。首先介紹了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模方法和模型監(jiān)控方法,研究了偏最小二乘算法和主成分分析法,在監(jiān)控指標的選擇上,選取了一種由常規(guī)統(tǒng)計量T2統(tǒng)計量及SPE統(tǒng)計量結(jié)合的組合監(jiān)控指標,在實際應(yīng)用中更為簡潔�；谠摻y(tǒng)計監(jiān)控指標,提出了一種改進的遞推偏最小二乘算法——基于PCA組合監(jiān)控指標的遺忘因子-滑窗塊式RPLS算法。該算法利用一定規(guī)模的數(shù)據(jù)塊對模型進行校正,通過控制數(shù)據(jù)塊個數(shù)來控制數(shù)據(jù)規(guī)模,防止數(shù)據(jù)飽和；通過遺忘因子保證新數(shù)據(jù)塊對模型的影響程度,同時降低舊數(shù)據(jù)塊的置信度；將模型的實時監(jiān)控指標加入到遺忘因子的計算當中,能根據(jù)當前模型的運行狀態(tài)動態(tài)調(diào)整遺忘因子。最后,利用該方法參數(shù)的動態(tài)調(diào)整性能,進一步提出了模型的在線校正策略。選擇田納西-伊斯曼過程作為仿真對象,在仿真研究中,證明了本文提出的改進遞推偏最小二乘算法及校正策略的可行性及有效性。
[Abstract]:In the process of continuous industrial production, it is difficult or even impossible to establish a strict and accurate mathematical model to describe the actual industrial process, so the model error must exist. Even if the model itself can accurately describe the process changes, after the model is put into operation, due to the system time variability and uncertainty, with the passage of time. The model error may also be increased. The general method to solve the above problem is to correct the model through on-line model correction, so that the model always reflects the latest process changes and corrects the model. It is very important for the normal operation of the model. Based on the analysis of the process modeling, the main problems of model correction and the existing methods, this paper uses the statistical method to model the model. Monitoring and online correction. Firstly, the data-driven modeling method and model monitoring method are introduced, and the partial least squares algorithm and principal component analysis method are studied in the selection of monitoring indicators. A combined monitoring index, which combines T2 statistics with SPE statistics, is selected, which is more succinct in practical application. An improved recursive partial least squares algorithm (RPLS) based on PCA combined monitoring index is proposed. The algorithm uses a certain size of data blocks to correct the model. The data size is controlled by controlling the number of data blocks to prevent data saturation. The influence degree of the new data block on the model is guaranteed by forgetting factor, and the confidence degree of the old data block is reduced at the same time. The real-time monitoring index of the model can be added to the calculation of the forgetting factor, and the forgetting factor can be dynamically adjusted according to the running state of the current model. Finally, the dynamic adjustment performance of the parameters of the method is used. Furthermore, the online calibration strategy of the model is proposed. Tennessee Eastman process is selected as the simulation object in the simulation research. The feasibility and effectiveness of the improved recursive partial least squares algorithm and its correction strategy are proved.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TB49

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本文編號：1466744