本文選題：工況遷移 + 靜態(tài)軟測量��； 參考：《太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：針對工業(yè)過程中因時(shí)變和工況遷移等復(fù)雜因素的影響,使得利用固定樣本集訓(xùn)練得到的靜態(tài)軟測量模型不能很好地跟蹤當(dāng)前對象,從而導(dǎo)致該模型預(yù)測性能下降的問題,提出了一種融合最優(yōu)定界橢球(OBE)和偏最小二乘算法(PLS)的動態(tài)軟測量建模方法。該方法以離線數(shù)據(jù)集建立PLS軟測量模型,當(dāng)有新的查詢樣本到達(dá)時(shí),可通過主成分分析(PCA)建立統(tǒng)計(jì)量尋找與其相似的歷史樣本,并利用該歷史樣本通過OBE算法來動態(tài)更新PLS模型,從而使模型達(dá)到很好地跟蹤效果,有效地解決了工業(yè)過程中時(shí)變和工況遷移的問題。最后在數(shù)值例子和球磨機(jī)的實(shí)例中驗(yàn)證了該方法的有效性。
[Abstract]:In view of the influence of complex factors such as time-varying and operating condition migration in industrial process, the static soft sensor model trained by fixed sample set can not track the current object well, which leads to the deterioration of prediction performance of the model. A dynamic soft-sensing modeling method combining optimal bounded ellipsoid (OBE) and partial least squares (PLS) is proposed. In this method, PLS soft sensor model is built from off-line data sets. When new query samples arrive, principal component analysis (PCA) can be used to build statistics to find similar historical samples. The historical sample is used to dynamically update PLS model by OBE algorithm, which makes the model track well and effectively solves the problems of time-varying and working condition migration in industrial process. Finally, the effectiveness of the method is verified by numerical examples and ball mill examples.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;代爾夫特理工大學(xué);太原理工大學(xué)物理與光電工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61450011) 山西省煤基重點(diǎn)科技攻關(guān)資助項(xiàng)目(MD2014-07) 山西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015011052)
【分類號】：O212.1;TP18

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本文編號：2074785