基于PLS的建模与控制技术在热工过程中的应用研究

论文摘要

工业过程控制是通过对生产过程的描述、仿真、设计、控制和管理等方面问题的研究,以改善工艺操作、提高自动化水平、优化生产过程、加强生产管理为手段,最终达到提高生产效益、降低能源损耗、控制有害物排放等目标。目前,随着过程控制技术、计算机技术和其它相关技术的飞速发展,使我们更广泛地获得了过程中产生的大量数据。如果能有效地分析这些信息,就能为我们进一步控制目标的实现提供有益帮助。同时也存在过程变量众多、且具有高度非线性和时变性等难以克服的困难。本文以多变量统计过程控制和数据挖掘为理论,深入地研究了基于部分最小二乘(PLS)和相关方法,并将该方法引入到热工过程控制软测量建模及自适应控制中。论文的主要工作内容和研究成果包括:将PLS算法和多元回归以及主元回归方法进行比较,验证了当数据存在相关性时,PLS算法和主元回归能够很好地解决相关性问题,然后通过一个简单的例子进行了验证。并进一步概要地推导出PLS算法具有更好的拟合性能的结论。研究了递推PLS及其改进算法。以高斯核函数来处理数据的非线性,用聚类方法来自动选择高斯函数的参数,采用递推PLS来调整和更新模型。这样得到的模型即具有较好的非线性处理能力,又能随着工况的改变更新模型以适应过程的变化。针对火电厂辐射受热面污染形成机理不明晰、非线性强且有较大的时间间隔等难题,应用所提出的算法建立电站辐射受热面污染预测模型,并且通过实验检验了模型的有效性。在递推PLS的基础上引入折息因子,得到了折息递推最小二乘算法(DRPLS)。并进一步与动态矩阵预测控制算法相结合,提出基于折息递推最小二乘的自适应控制算法。因为受各种因素影响,模型参数是时变的,通过DRPLS,对模型进行修正可以提高其精度。并应用该方法对某电厂主汽温控制进行了仿真试验,取得了较好的效果。基于Mercer理论对核偏PLS引进了支持向量机来处理内部非线性问题。这样不仅考虑了数据外部的非线性关系,也考虑了输入和输出之间内部的非线性关系,从而使所提出的算法较之一般的非线性PLS算法有更强的非线性处理能力。将该方法应用于火电厂烟气飞灰含碳量软测量模型的建立,并通过实验验证了该算法具有较好的实用价值。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的目的及意义
• 1.2 锅炉燃烧状态检测发展现状和趋势
• 1.3 过程控制的建模方法
• 1.3.1 机理建模
• 1.3.2 试验建模
• 1.3.3 基于人工智能的建模
• 1.3.3.1 人工神经网络建模
• 1.3.3.2 支持向量机建模
• 1.3.4 混合建模
• 1.4 数据统计分析结合预测控制的意义
• 1.5 论文的主要内容及结构安排
• 第二章 部分最小二乘回归方法
• 2.1 引言
• 2.2 偏最小二乘算法及基本性质
• 2.2.1 PLS 基本算法
• 2.2.2 PLS 基本性质
• 2.2.3 PLS 预测模型
• 2.3 PLS 与多元线性回归、主元分析的比较
• 2.4 非线性 PLS 建模方法研究
• 2.5 本章小结
• 第三章 递推非线性 PLS 算法及应用研究
• 3.1 引言
• 3.2 递推 PLS 方法
• 3.2.1 PLS 的快速算法
• 3.2.2 改进的 PLS 快速算法
• 3.2.3 递推部分最小二乘算法
• 3.3 递推非线性 PLS 算法
• 3.3.1 基于高斯函数的非线性 PLS 算法
• 3.3.2 递推非线性 PLS 算法
• 3.3.2.1 基于聚类的算法
• 3.3.2.2 递推算法
• 3.3.2.3 模型的更新问题
• 3.4 递推非线性 PLS 的辐射受热面污染软测量模型
• 3.4.1 锅炉受热面污染的机理
• 3.4.2 锅炉受热面污染研究
• 3.4.2.1 研究现状
• 3.4.3 锅炉受热面污染预测
• 3.4.4 当前锅炉吹灰运行存在的问题
• 3.5 基于递推 PLS 的电站锅炉辐射受热面模型
• 3.5.1 特征参数的选取
• 3.5.2 仿真研究
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于折息递推 PLS 算法的预测控制研究
• 4.1 引言
• 4.2 折息递推部分最小二乘算法
• 4.2.1 块式 RPLS 算法
• 4.2.2 RPLS 自适应算法
• 4.2.2.1 移动窗口法
• 4.2.2.2 遗忘因子法
• 4.2.3 折息递推 PLS 算法
• 4.2.3.1 折息算法
• 4.2.3.2 折息 PLS 算法
• 4.3 动态矩阵控制算法
• 4.3.1 预测模型
• 4.3.2 滚动优化
• 4.3.3 反馈校正
• 4.4 控制系统设计
• 4.4.1 对象背景分析
• 4.4.2 建立折息递推自适应 DMC 模型
• 4.5 仿真研究
• 4.5.1 对象简化模型描述
• 4.5.2 不同负荷下系统对扰动的输出
• 4.5.3 DMC 与串级 PID 控制的比较
• 4.6 本章小结
• 第五章 基于核理论的非线性 PLS 建模及应用研究
• 5.1 引言
• 5.1.1 核函数方法基本原理
• 5.1.2 核函数的定义及 Mercer 定理
• 5.2 支持向量机
• 5.2.1 支持向量机算法
• 5.2.2 最小二乘支持向量机
• 5.3 基于核函数的偏最小二乘
• 5.3.1 基于核函数的偏最小二乘算法回归
• 5.3.1.1 基于线性内部模型的核偏最小二乘回归
• 5.3.1.2 基于内部非线性模型的核偏最小二乘回归
• 5.3.2 改进的内部非线性模型 KPLS 算法
• 5.4 烟气飞灰含碳量软测量仿真研究
• 5.4.1 电站飞灰含碳量测量
• 5.4.2 软测量建模及仿真研究
• 5.4.2.1 锅炉燃烧设备概况及参数选择
• 5.4.2.2 锅炉特性试验的样本数据选择
• 5.4.2.3 仿真研究
• 5.5 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间发表的学术论文
• 攻读博士期间参加的科研工作