復(fù)雜工業(yè)過程是制造業(yè)的重要組成部分,是我國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)。在金屬冶煉、選礦等傳統(tǒng)行業(yè),存在大量的關(guān)鍵工藝參數(shù)無法在線檢測,導(dǎo)致該類行業(yè)綜合控制水平落后,面臨著巨大的產(chǎn)業(yè)升級(jí)改造壓力。為了提高現(xiàn)代工業(yè)競爭力,實(shí)時(shí)在線監(jiān)測與穩(wěn)定控制對于保證生產(chǎn)安全和提高產(chǎn)品質(zhì)量至關(guān)重要,本文圍繞復(fù)雜工業(yè)過程監(jiān)控與優(yōu)化控制所面臨的瓶頸,利用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟測量技術(shù)解決工業(yè)過程檢測與控制存在的難題,為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工業(yè)信息化和智能化發(fā)展奠定技術(shù)基礎(chǔ),重點(diǎn)研究以下幾個(gè)方面:1)針對單一預(yù)測模型不能反映工業(yè)間歇過程中多階段特性及階段間過渡特性問題,提出一種基于Gath-Geva聚類和核極限學(xué)習(xí)機(jī)的多模型軟測量方法。首先采用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）對輸入做特征提取,然后利用Gath-Geva算法對間歇過程進(jìn)行多階段工況劃分,分別建立局部KELM模型,將各局部模型的模糊隸屬度作為權(quán)重對局部KELM模型預(yù)測值進(jìn)行加權(quán)得到最終預(yù)測值。本文以青霉素發(fā)酵數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試,結(jié)果表明本文所提多模型算法相較于單一模型,具有更高的預(yù)測精度。2)針對間歇過程軟測量易受離群點(diǎn)... 

【文章來源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：131 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

工業(yè)過程生產(chǎn)現(xiàn)場

圖2.5分割系數(shù)和分類熵指標(biāo)驗(yàn)證最佳聚類數(shù)目

青霉素階段辨識(shí)結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)過程運(yùn)行監(jiān)控與自優(yōu)化研究展望[J]. 劉強(qiáng),卓潔,郎自強(qiáng),秦泗釗.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2018(11)
[2]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)多輸出ARMAX建模的高爐十字測溫中心溫度在線估計(jì)[J]. 周平,劉記平.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2018(03)
[3]集成自編碼與PCA的高爐多元鐵水質(zhì)量隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模[J]. 周平,張麗,李溫鵬,戴鵬,柴天佑.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2018(10)
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博士論文
[1]基于局部學(xué)習(xí)的自適應(yīng)軟測量建模方法研究[D]. 邵偉明.中國石油大學(xué)(華東) 2016
[2]基于即時(shí)學(xué)習(xí)的復(fù)雜非線性過程軟測量建模及應(yīng)用[D]. 袁小鋒.浙江大學(xué) 2016
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本文編號(hào)：3510632