本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)間差分和局部加權(quán)偏最小二乘算法的過程自適應(yīng)軟測量建模

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【摘要】：工業(yè)過程軟測量模型常常因?yàn)檫^程的變量漂移、非線性和時(shí)變等問題而使得預(yù)測性能下降。因此,時(shí)間差分已被應(yīng)用于解決過程變量漂移問題。但是,時(shí)間差分框架下的全局模型往往不能很好地描述過程非線性和時(shí)變等特性。為此,提出了一種融合時(shí)間差分模型和局部加權(quán)偏最小二乘算法的自適應(yīng)軟測量建模方法。時(shí)間差分模型可以大大減少過程變量漂移的影響,而局部加權(quán)偏最小二乘算法作為一種即時(shí)學(xué)習(xí)方法,可以有效解決過程非線性和時(shí)變問題。該方法的有效性在數(shù)值例子和工業(yè)過程實(shí)例中得到了有效驗(yàn)證。
【作者單位】： 浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院工業(yè)控制技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 時(shí)間差分模型 局部加權(quán)偏最小二乘算法 即時(shí)學(xué)習(xí) 軟測量建模 質(zhì)量預(yù)測
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61370029)~~
【分類號】：TQ018
【正文快照】： 引言在工業(yè)過程中,軟測量模型被廣泛地用于預(yù)測過程中因?yàn)閻毫訙y量環(huán)境、昂貴的測量儀器和大時(shí)間滯后等因素導(dǎo)致難以在線測量的關(guān)鍵過程變量[1-4]。目前為止,大量的軟測量方法,如主成分回歸(PCA)[5]、偏最小二乘回歸(PLS)[6]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)[7]和支持向量機(jī)(SVM)[8]等已經(jīng)

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張海渠;非穩(wěn)定熱塑性成型模擬中的時(shí)間差分耦合法[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與研究;2003年04期

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本文編號：1010874