本文關(guān)鍵詞：基于工業(yè)數(shù)據(jù)的過(guò)程模型以及產(chǎn)品質(zhì)量在線預(yù)測(cè)應(yīng)用研究　出處：《華南理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：基于數(shù)據(jù)的過(guò)程模型可以用于實(shí)時(shí)在線預(yù)測(cè)難以直接測(cè)量的關(guān)鍵變量信息,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的在線優(yōu)化和控制,是傳統(tǒng)軟測(cè)量技術(shù)和現(xiàn)代過(guò)程分析技術(shù)(Process Analytical Technology-PAT)的化學(xué)計(jì)量學(xué)研究的關(guān)鍵部分。近些年來(lái),對(duì)基于數(shù)據(jù)的過(guò)程模型的研究獲得了廣泛的重視和發(fā)展,但是其中許多是基于實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)甚至模擬數(shù)據(jù),不能完全反映在工業(yè)數(shù)據(jù)建模和實(shí)際應(yīng)用中遇到的許多挑戰(zhàn)。事實(shí)上,對(duì)于許多工業(yè)企業(yè)在應(yīng)用基于數(shù)據(jù)的過(guò)程模型中遇到具體的困難,文獻(xiàn)中并不能總是提供現(xiàn)成的解決方案,應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)最有效的方法無(wú)疑是結(jié)合具體的工業(yè)應(yīng)用和數(shù)據(jù)開展研究。本研究在綜述現(xiàn)有的基于數(shù)據(jù)的過(guò)程模型建模方法的基礎(chǔ)上,以實(shí)際工業(yè)過(guò)程獲得的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)建模過(guò)程進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,對(duì)其中存在的一些關(guān)鍵問(wèn)題以及相應(yīng)的解決方案進(jìn)行了探討。其結(jié)果不僅為工業(yè)過(guò)程對(duì)象建立了預(yù)測(cè)模型,而且利用模型對(duì)過(guò)程狀態(tài)進(jìn)行了識(shí)別,對(duì)提高模型性能的方法也作出了展望。本論文的研究工作可以概括為如下幾個(gè)方面：系統(tǒng)研究了基于數(shù)據(jù)的靜態(tài)軟測(cè)量模型的建模方法,并用于常壓塔塔頂重整料終餾點(diǎn)的預(yù)測(cè)。模型中包含了基于小波和盒圖的單變量數(shù)據(jù)預(yù)處理、遺傳算法確定輔助變量與主導(dǎo)變量之間的滯后時(shí)間和魯棒PLS對(duì)多元數(shù)據(jù)的異常識(shí)別與建模等多種方法。建立的軟測(cè)量模型對(duì)于未知數(shù)據(jù)取得了較好的預(yù)測(cè)效果。為了使模型對(duì)工業(yè)過(guò)程的動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行描述,研究了基于數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)軟測(cè)量模型,提出利用網(wǎng)格搜索法優(yōu)化動(dòng)態(tài)軟測(cè)量模型中最大滯后時(shí)間和再采樣間隔的方法。常壓塔塔頂重整料終餾點(diǎn)的預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,常壓塔過(guò)程存在明顯的動(dòng)態(tài)特性,通過(guò)優(yōu)化最大滯后時(shí)間和再采樣間隔,基于動(dòng)態(tài)PLS建立的軟測(cè)量模型預(yù)測(cè)誤差比之前靜態(tài)模型預(yù)測(cè)誤差小,取得了較好的預(yù)測(cè)效果�？紤]到工業(yè)常壓塔過(guò)程的非線性特性,對(duì)非線性建模技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network-ANN))和支持向量機(jī)(Support Vector Machine-SVM)進(jìn)行了研究,并將其與線性模型主元分析(Principal Component Regression-PCR)和偏最小二乘(Partial Least Squares -PLS)對(duì)比。常壓塔軟測(cè)量的應(yīng)用表明,PLS方法的預(yù)測(cè)效果最好,分析可能是由于過(guò)程的連續(xù)操作相對(duì)平穩(wěn),有限時(shí)間內(nèi)的過(guò)程狀態(tài)行為近似于線性。另外,利用PCA技術(shù)對(duì)常壓塔過(guò)程長(zhǎng)期運(yùn)行工況的變化情況進(jìn)行了研究,結(jié)果表明過(guò)程工況存在緩慢的漂移現(xiàn)象。在此基礎(chǔ)上,利用移動(dòng)窗口更新的方式實(shí)現(xiàn)了模型的自動(dòng)更新。結(jié)果表明模型可以很好的預(yù)測(cè)塔頂終餾點(diǎn)的變化趨勢(shì),可以為工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的優(yōu)化和控制提供參考。本研究還結(jié)合工業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)近紅外光譜建模技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、變量選擇等影響因素,并應(yīng)用于復(fù)方中藥提取液多糖含量的建模。結(jié)果表明,階導(dǎo)數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化變量預(yù)處理方法,結(jié)合隨機(jī)蛙(Random frog)變量選擇方法的PLS模型對(duì)未知樣品的預(yù)測(cè)誤差符合工業(yè)過(guò)程優(yōu)化和控制的要求,所建立的模型對(duì)這一挑戰(zhàn)性的近紅外應(yīng)用取得了良好的預(yù)測(cè)結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TQ018

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