论文题目: 基于数据的软测量建模方法及其应用的研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 控制科学与工程
作者: 李春富
导师: 王桂增,叶昊
关键词: 软测量,部分最小二乘,非线性部分最小二乘,递推部分最小二乘,递推非线性部分最小二乘
文献来源: 清华大学
发表年度: 2005
论文摘要: 软测量技术通过构造某种数学关系,由容易测量的二次变量估计难以测量的主导变量,已成为过程控制领域的重点研究课题之一。软测量建模技术主要有两大类,一类是基于过程反应机理的机理建模技术,另一类是基于数据的统计建模技术。基于数据的软测量建模面临以下问题:过程变量众多且存在相关性,数据样本较少,过程具有高度非线性及时变性等。本文深入研究了基于部分最小二乘(PLS)的软测量建模方法,较好的解决了上述问题。论文的主要内容和研究成果包括: 1.给出了PLS 方法和PCR 方法的新的几何解释,证明在保留同样数目特征向量的情况下,PLS 模型能够给出比PCR 模型更好的拟合性能。提出一种改进的正交信号修正(OSC)方法,减少了计算量。作为PLS 方法的预处理步骤以去除自变量X 中与因变量Y 正交的信息,最后得到的模型大大简化,易于解释和理解。2.针对过程的严重非线性问题,将PLS 方法与RBF 网络相结合,提出一种新的非线性PLS 模型-RBFPLS 模型,仿真结果表明该模型具有良好的预测性能。基于该模型,提出递推非线性PLS(RNPLS)算法,解决了非线性PLS 模型的在线更新问题,并给出了完整的模型在线估计和更新策略。实验结果验证了该方法的有效性。3.将RBFPLS 模型和RNPLS 算法的应用于间歇过程的优化,提出一种基于递推更新的RBFPLS 模型的批到批优化方法。采用该优化算法可以使得最终质量变量经过几个批次就能收敛到令人满意的结果。仿真结果表明该方法优于现有的基于递推更新的PLS 模型的优化方法。4.建立了基于操作域的聚丙烯熔融指数软测量模型,并已在实际工业生产装置上成功实施,提供生产操作指导,模型精度满足工业生产要求。
论文目录:
摘要
Abstract
目录
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 软测量建模方法研究现状
1.2.1 机理建模
1.2.2 统计建模
1.2.3 混合建模
1.3 PLS 方法研究现状
1.3.1 线性PLS 方法
1.3.2 非线性PLS 方法
1.3.3 动态PLS 方法
1.3.4 递推PLS 算法
1.4 论文内容安排
第二章 部分最小二乘方法
2.1 引言
2.2 PLS 方法概述
2.3 PLS 与PCR 的比较
2.3.1 拟合性能
2.3.2 几何解释
2.4 本章小结
第三章 正交信号修正及部分最小二乘方法
3.1 引言
3.2 正交信号修正方法
3.2.1 OSC 方法
3.2.2 改进的OSC 方法
3.3 OSC 与PLS 结合的意义
3.4 应用与分析
3.5 本章小结
第四章 非线性部分最小二乘方法
4.1 引言
4.2 NLPLS-I 型模型
4.2.1 QPLS 模型
4.2.2 NNPLS 模型
4.3 RBFPLS 模型
4.4 仿真研究
4.5 本章小结
第五章 递推部分最小二乘算法
5.1 引言
5.2 PLS 的核算法
5.2.1 原始的核算法
5.2.2 改进的PLS 核算法
5.3 递推部分最小二乘算法
5.4 仿真研究
5.5 本章小结
第六章 递推非线性部分最小二乘算法
6.1 引言
6.2 递推非线性部分最小二乘算法
6.3 模型的在线预测和更新
6.4 仿真研究
6.4.1 pH 中和过程
6.4.2 丙烯聚合过程熔融指数软测量
6.5 本章小结
第七章 基于软测量的间歇过程优化
7.1 引言
7.2 间歇过程软测量建模
7.2.1 模型的建立
7.2.2 模型的更新
7.3 批到批优化
7.4 仿真研究
7.5 本章小结
第八章 聚丙烯熔融指数软测量
8.1 引言
8.2 聚丙烯生产工艺简介
8.3 基于操作域的聚丙烯熔融指数软测量
8.4 模型运行结果
8.5 本章小结
第九章 结论与展望
参考文献
致谢
附录
个人简历、在学期间参加的项目及发表的论文
发布时间: 2005-11-16
参考文献
- [1].软测量建模方法研究及其工业应用[D]. 傅永峰.浙江大学2007
- [2].基于即时学习的复杂非线性过程软测量建模及应用[D]. 袁小锋.浙江大学2016
- [3].发酵过程生物量软测量建模专家系统研究[D]. 安莉.北京化工大学2010
- [4].软测量建模方法研究与应用[D]. 李修亮.浙江大学2009
- [5].遗传规划及其在数据驱动软测量建模中的应用[D]. 吴燕玲.浙江大学2009
- [6].基于局部学习的自适应软测量建模方法研究[D]. 邵伟明.中国石油大学(华东)2016
- [7].发酵过程智能测控系统关键技术研究[D]. 赵利强.北京化工大学2009
- [8].基于过程数据的建模方法研究及应用[D]. 吕游.华北电力大学2014
相关论文
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- [3].遗传规划及其在数据驱动软测量建模中的应用[D]. 吴燕玲.浙江大学2009
- [4].磨矿过程参数软测量与综合优化控制的研究[D]. 李勇.大连理工大学2006
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