【摘要】：針對軟測量方法實(shí)際應(yīng)用中查詢樣本可能出現(xiàn)奇異點(diǎn)這一問題,提出一種帶奇異點(diǎn)檢測和補(bǔ)償?shù)母咚惯^程回歸(Gaussian process regression,GPR)在線軟測量方法。該方法首先對訓(xùn)練樣本利用高斯過程回歸方法進(jìn)行建模,得到軟測量模型;然后對新來查詢樣本采用改進(jìn)拉依達(dá)準(zhǔn)則進(jìn)行奇異點(diǎn)檢測,當(dāng)新來查詢樣本被確定為奇異點(diǎn)時,利用輔助模型進(jìn)行修補(bǔ),然后再利用軟測量模型對修補(bǔ)后查詢樣本點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測;否則,直接對新來查詢樣本點(diǎn)使用軟測量模型進(jìn)行預(yù)測,此方法能夠有效確保新來查詢樣本點(diǎn)的有效性。通過對實(shí)際硫回收過程的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,進(jìn)一步驗(yàn)證了所提方法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem that singular points may appear in query samples in the practical application of soft sensing method, an on-line soft sensing method based on Gao Si process regression (Gaussian process regression,GPR with singularity detection and compensation is proposed. Firstly, the training samples are modeled by Gao Si process regression method, and the soft sensor model is obtained. Then the new query sample is detected by the improved Lajda criterion. When the new query sample is determined as the singular point, the auxiliary model is used for patching, and then the soft sensor model is used to predict the patched sample point. Otherwise, the soft sensor model is used to predict the new query sample points directly. This method can effectively ensure the validity of the new query sample points. The effectiveness of the proposed method is further verified by simulating the data of the actual sulfur recovery process.
【作者單位】： 江南大學(xué)輕工過程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(21206053,21276111) 江蘇省“六大人才高峰”計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013-DZXX-043) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PAPD)
【分類號】：O212.1

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本文編號：2442055