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针对化工过程软测量模型的多样性,提出基于一种加权模糊聚类方法的多模型建模方法。将输入向量与输出的相关性作为加权系数,构建加权模糊聚类算法,对样本空间的输入数据进行聚类,然后用与输入变量对应的子模型进行输出估计,子模型输出作为系统模型的最终输出。该方法能够实现对输入数据更加合理的划分,提高软测量模型的精度。将该方法应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于双层智能结构的多模型软测量方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据多个模型的混合使用可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想,提出一种双层智能结构的非线性多模型软测量建模新方法.该方法先用模糊C均值聚类算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集,每一子集用网络或支持向量机进行训练得出子模型,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后结果.此算法通过对一个乙烯精馏塔的塔釜乙烯浓度软测量建模的工业实例仿真,证明该算法比其它的算法具有更好的泛化结果和预报精度,具有良好的应用潜力. 相似文献
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在多模型软测量建模中,对于新的数据以及异常样本点,传统的聚类方法没有充分考虑它们的特性,因而所属类别往往不能反映其真实属性,最终导致模型精度不高.为此,提出一种基于最小环路能量聚类的算法,该方法将样本聚类转化为寻找一个最小能量环问题,通过模拟退火算法搜索一条经过所有样本点的最小能量环实现样本集的聚类;对侦破出的异常样本点和新的测试数据根据其能量值确定其所属属性,从而提高聚类和分类精度;然后利用支持向量机为各个子类建立回归子模型,得到软测量组合模型.将该方法应用于双酚A生产过程质量指标的软测量建模中,仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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针对化工生产过程工况复杂多变,单一的软测量模型难以满足系统对估计精度的要求,提出了一种基于改进的扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模的方法。该算法采用流形距离来代替欧氏距离,自适应地确定邻域半径,并引入局部密度用于确定聚类中心,对聚类后得到的各个子流形分别采用流形学习中的核等距映射法进行特征提取,建立基于高斯过程回归的子模型。将该方法应用于某双酚A生产装置的软测量建模,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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青霉素发酵过程具有较强的非线性、时变性、阶段性和不确定性,基于单一的软测量模型对产物浓度进行在线估计,难以满足系统对模型精度的要求。针对上述问题,提出一种改进密度峰值聚类的多模型软测量建模方法来估计青霉素发酵过程中的产物浓度。首先,引入相似度函数代替欧氏距离计算样本点的k近邻,并且计算样本点与其k近邻之间的共享近邻,进而利用样本点的k近邻及共享近邻重新定义样本点的局部密度。其次,利用样本点之间的k近邻关系来重新定义样本点的分配策略;通过改进的聚类算法得到各聚类子集,分别建立基于最小二乘支持向量机的软测量模型。Pensim仿真平台的验证结果表明,改进的聚类算法能够更加准确地对样本数据进行聚类,从而有效提高青霉素发酵过程软测量模型的估计精度。 相似文献
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针对生物发酵过程,提出了一种基于证据理论的高斯过程回归多模型软测量方法,其中多模型融合策略同时考虑了数据聚类特性和软测量子模型统计特性。首先,对聚类后的各子类建立高斯过程回归子模型;然后,基于聚类隶属度函数和高斯过程回归子模型后验概率分别设计子模型权值,并利用证据合成规则将两类权值进行证据合成得到融合权值;最后,将该融合权值作为加权因子对子模型进行融合。通过青霉素发酵过程仿真数据和红霉素发酵过程工业数据研究表明, 相比单一模型和传统多模型高斯过程回归软测量方法,本文所提方法具有较高的预测精度和较小的预测不确定度。 相似文献
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Multi-model approach can significantly improve the prediction performance of soft sensors in the proc- ess with multiple operational conditions. However, traditional clustering algorithms may result in overlapping phe- nomenon in subclasses, so that edge classes and outliers cannot be effectively dealt with and the modeling result is not satisfactory. In order to solve these problems, a new feature extraction method based on weighted kernel Fisher criterion is presented to improve the clustering accuracy, in which feature mapping is adopted to bring the edge classes and outliers closer to other normal subclasses. Furthermore, the classified data are used to develop a multiple model based on support vector machine. The proposed method is applied to a bisphenol A production process for prediction of the quality index. The simulation results demonstrate its ability in improving the data classification and the prediction performance of the soft sensor. 相似文献
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油井油液的含水率是石油生产中的一个重要参数,及时、准确的测量对提高采油生产效率具有重要的意义。针对传统人工测量所存在的不足,引入软测量技术,建立基于自动谱聚类与多极端学习机(automatic spectral clustering-multiple extreme learning machines, ASC-MELM)的软测量模型。提出一种自动谱聚类(spectral clustering, SC)算法,由改进的萤火虫算法(firefly algorithm, FA)对聚类数目和尺度参数进行优化选取,所提出的改进萤火虫算法(improved firefly algorithm, IFA)采用以一定概率跳出当前解的机制,避免传统FA过早陷入局部最优解的不足;对聚类后的不同训练子集,分别由极端学习机(extreme learning machine, ELM)建立子模型,由IFA对其中的隐含层输入权值、隐含层神经元的偏置和隐含层节点个数进行优化选取;最后,将多个子模型的结果取加权平均值输出。由国内某油田作业区一口生产井进行实例验证,结果表明所提出方法具有较高的预测精度,对于实现油井油液含水率的软测量是合理有效的。 相似文献
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针对聚合物生产过程重要质量控制指标或状态变量的软测量问题,提出了一种基于改进Kalman滤波算法的多模型融合建模方法。将混合核函数主元分析(K2PCA)与人工神经网络(ANN)相结合,建立一种基于K2PCA-ANN的数据驱动模型;利用改进Kalman滤波算法实现K2PCA-ANN模型与机理模型融合,构建一种并联结构的混合模型;协调二次滤波(线性滑动平滑)和方差更新对混合模型进行优化处理,使混合模型的估计性能尽可能地达到最优,使混合模型的预测稳定性得到有效改善。将该多模型融合建模方法应用于氯乙烯聚合过程聚合速率软测量中,应用研究结果表明:与单一的机理模型或K2PCA-ANN数据驱动模型的预测性能相比,该建模方法建立的聚合速率模型具有更佳的预测性能。该建模方法的运用为进一步开展聚合物生产过程优化与控制等研究提供基础条件。 相似文献
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针对电化学废水处理过程出口离子浓度无法在线检测的问题,提出了一种基于状态转移的K均值聚类算法的软测量建模方法。在分析内部反应机理的基础上,结合物料平衡和吸附动力学定理建立电化学过程的机理模型;由于单一的软测量模型难以满足实际的精度要求,提出一种基于状态转移的K均值聚类算法将原始数据集进行聚类,应用状态转移算法对K均值算法的初始聚类中心进行优化,同时,引入离群值矩阵动态迭代同时实现数据聚类和异常值检测;最后,对聚类后的不同训练子集分别建立子模型,综合各子模型得到基于多模型切换方法的软测量模型。通过某废水处理厂的现场数据进行实例验证,结果证明了所建立的电化学废水处理过程离子浓度软测量模型合理有效。 相似文献
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间歇过程具有较强的非线性,多阶段、慢时变及批次间存在变化,采用单一预测模型不能反映间歇过程的多阶段特性及阶段间过渡特性。提出一种基于Gath-Geva聚类和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的多模型软测量方法。首先采用主成分分析(principal component analysis,PCA)对输入做特征提取,然后利用Gath-Geva算法对间歇过程进行多阶段工况划分,根据生产工况特性划分为不同的操作阶段后,分别建立局部KELM模型。对任一待预测样本,分别计算其对应各局部模型的预测值,最后采用贝叶斯集成,将其隶属于各局部模型的模糊隶属度作为权重和预测值融合得到最终预测值。以青霉素发酵数据进行实验测试,结果表明所提多模型算法相较于单一模型,具有更高的预测精度。 相似文献
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基于聚类多模型建模的多模态预测控制 总被引:2,自引:1,他引:1
多模型预测控制(MMPC)是解决非线性控制问题的重要手段,本文针对多模态控制器设计中模态匹配准则的选取问题,利用当前样本状态与各聚类建模子空间距离差异,提出了一种基于距离匹配的多模型控制器加权算法。然后,基于模态融合思想,提出了模态加权构建实时预测模型的控制策略。通过对pH中和过程进行仿真,结果表明:两种方法都提高了非线性系统的暂态响应,跟踪特性优良,体现了它们对非线性系统大范围控制的有效性。 相似文献