基于k-近邻互信息的发酵过程高斯过程回归建模

发酵过程中基质浓度往往无法在线测量,采用高斯过程回归（GPR）建立基质浓度的估计模型,实现了其软测量。不同于传统软测量方法对基质浓度的估计,该方法不仅可以得到估计值,还能够得到其估计方差。考虑到发酵过程中各变量之间的非线性、相关性,为了提高模型的预测性能,在模型建立之前首先用k-近邻互信息（k-MI）辅助变量选择方法对模型的输入变量进行选择。从青霉素发酵过程的应用结果来看,采用kMI-GPR方法取得了较好的估计效果。     

基于k-近邻互信息的发酵过程高斯过程回归建模

发酵过程中基质浓度往往无法在线测量,采用高斯过程回归(GPR)建立基质浓度的估计模型,实现了其软测量。不同于传统软测量方法对基质浓度的估计,该方法不仅可以得到估计值,还能够得到其估计方差。考虑到发酵过程中各变量之间的非线性、相关性,为了提高模型的预测性能,在模型建立之前首先用k-近邻互信息(k-MI)辅助变量选择方法对模型的输入变量进行选择。从青霉素发酵过程的应用结果来看,采用kMI-GPR方法取得了较好的估计效果。     

基于环路能量聚类的多模型软测量建模

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.     

基于改进扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模

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。     

基于改进扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模

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。     

基于PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量方法

青霉素发酵过程是一个严重非线性、时变、复杂的动态过程,发酵过程中一些关键参数(如菌体质量浓度ρX、基质质量浓度ρS和产物质量浓度(ρP)难以通过常规仪表在线测量,这些参数的获取非常耗时和困难。提出一种基于粒子群模糊神经网络逆(PSO-FNN逆)的软测量方法。首先给出青霉素发酵过程数学模型,然后根据逆系统理论证明其可逆性,在此基础上构建基于PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量模型,最后通过仿真验证该方法性能。仿真结果表明:PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量方法能够结合基于发酵机制和纯数据驱动2种软测量方法的优点,对不直接可测的关键参数实现在线软测量,较PSO-BPNN逆和PSO-BPNN软测量方法具有更高的预测精度和更强的预测能力。     

基于改进聚类和加权bagging的多模型软测量建模

针对化工生产过程中软测量模型估计精度的问题,提出一种基于改进聚类和加权bagging的多模型建模方法。该方法在传统FCM聚类的基础上,利用K-近邻处理进一步降低错分率,改善聚类效果;通过相关性分析对训练样本集进行特征分组,将原始集划分为多个特征集;最后根据加权bagging的集成学习算法,融合支持向量机自适应地实现多模型建模。仿真结果表明,该建模方法可以合理地加权分配特征子模型,使得模型估计精度得到提高,具有更强的泛化能力。     

基于STA-K均值聚类的电化学废水处理过程离子浓度软测量

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。     

基于STA-K均值聚类的电化学废水处理过程离子浓度软测量

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。     

基于证据合成的高斯过程回归多模型软测量方法

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。     

基于高斯过程和贝叶斯决策的组合模型软测量

为了提高化工生产过程中软测量建模的估计精度,提出了一种基于高斯过程和贝叶斯决策的组合模型建模方法。该方法在对原始数据进行分类的基础上,利用高斯过程对每个子类建立软测量子模型,通过贝叶斯决策方法实现模型的联合估计输出。将该建模方法应用于某双酚A装置的软测量建模中,仿真结果表明,相比于传统的开关切换或加权组合多模型,该组合模型能在实际生产中充分利用样本信息,使得具有更高的估计精度和更强的泛化性能。     

基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的催化重整脱氯前氢气纯度多模型建模方法

氢气是催化重整反应的重要副产物之一,建立氢气纯度软测量模型有助于指导生产。针对催化重整过程工况复杂多变、单一软测量模型难以满足精度要求,提出了一种基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的多模型软测量建模方法。首先,针对快速搜索聚类算法中截断距离是由人为设定的问题,提出了一种截断距离确定方法。并用该改进算法对历史数据进行自动分类,建立各个数据子集的高斯过程回归模型,使各子模型在最大程度上反映不同工况点。然后,针对聚类后得到的带有类别标签的历史数据,建立类别辨识模型,与各子模型相结合,形成开关模式的组合模型。最后,将该建模方法应用于连续催化重整装置,建立了脱氯前氢气纯度的在线计算模型。结果表明,该多模型建模方法具有较高的预测精度,优于传统的单一模型,有一定的实用价值。     

基于Gath-Geva算法和核极限学习机的多阶段间歇过程软测量

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。     

基于分阶段的LSSVM发酵过程建模

发酵过程建模是研究微生物发酵的重要课题,基于模型可实现被测参量的软测量、系统的优化控制。鉴于引入混合核函数的最小二乘支持向量机在过程建模中具有优良表现,采用基于混合核函数的最小二乘支持向量机建模。但由于发酵过程周期较长,最小二乘支持向量机的全局模型预测精度难以保证,算法复杂度很高,因此提出一种分阶段建模方法。首先,选择表征阶段特性的辅助变量,利用模糊C均值聚类算法对样本数据聚类,将发酵过程分成不同的阶段,然后为各个阶段分别建立最优混合核最小二乘支持向量机局部模型,最后将局部模型合成构成过程的完整模型。将此方法应用于青霉素发酵过程和重组大肠杆菌发酵过程中,验证了该方法的有效性。     

基于IDPC-RVM的多模态间歇过程质量变量在线预测

间歇过程具有多模态特性,现有的间歇过程模态划分方法中过程数据高维特征和模态中心的选取直接影响模态划分结果的合理性,进而影响间歇过程质量变量在线预测的精度。为提高间歇过程质量变量在线预测的精度,提出了一种基于改进密度峰值聚类相关向量机(improved density peaks clustering-relevance vector machine,IDPC-RVM)的间歇过程质量变量在线预测方法。首先,在密度峰值聚类算法基础上,考虑过程数据的高维特征进行样本相似性度量,并通过样本密度不平衡下的模态中心选取策略准确获取间歇过程模态中心;其次,利用模态划分指标在无须先验知识的情况下获取间歇过程最优模态数目,并识别过渡模态完成间歇过程的模态划分;最后,建立各模态数据的RVM预测模型,实现间歇过程质量变量的在线预测。青霉素发酵过程的实验结果表明,与RVM、SCFCM-RVM和DPC-RVM方法相比,对青霉素浓度预测的均方根误差(RMSE)降低至0.0093,判定系数(R²)提升至0.9995,有效地提高了预测精度。     

基于IDPC-RVM的多模态间歇过程质量变量在线预测

间歇过程具有多模态特性,现有的间歇过程模态划分方法中过程数据高维特征和模态中心的选取直接影响模态划分结果的合理性,进而影响间歇过程质量变量在线预测的精度。为提高间歇过程质量变量在线预测的精度,提出了一种基于改进密度峰值聚类相关向量机(improved density peaks clustering-relevance vector machine,IDPC-RVM)的间歇过程质量变量在线预测方法。首先,在密度峰值聚类算法基础上,考虑过程数据的高维特征进行样本相似性度量,并通过样本密度不平衡下的模态中心选取策略准确获取间歇过程模态中心;其次,利用模态划分指标在无须先验知识的情况下获取间歇过程最优模态数目,并识别过渡模态完成间歇过程的模态划分;最后,建立各模态数据的RVM预测模型,实现间歇过程质量变量的在线预测。青霉素发酵过程的实验结果表明,与RVM、SCFCM-RVM和DPC-RVM方法相比,对青霉素浓度预测的均方根误差(RMSE)降低至0.0093,判定系数(R²)提升至0.9995,有效地提高了预测精度。     

Nonlinear state estimation for fermentation process using cubature Kalman filter to incorporate delayed measurements☆

State estimation of biological process variables directly influences the performance of on-line monitoring and op-timal control for fermentation process. A novel nonlinear state estimation method for fermentation process is proposed using cubature Kalman filter (CKF) to incorporate delayed measurements. The square-root version of CKF (SCKF) algorithm is given and the system with delayed measurements is described. On this basis, the sample-state augmentation method for the SCKF algorithm is provided and the implementation of the proposed algorithm is constructed. Then a nonlinear state space model for fermentation process is established and the SCKF algorithm incorporating delayed measurements based on fermentation process model is presented to implement the nonlinear state estimation. Finally, the proposed nonlinear state estimation methodology is applied to the state estimation for penicillin and industrial yeast fermentation processes. The simulation results show that the on-line state estimation for fermentation process can be achieved by the proposed method with higher esti-mation accuracy and better stability.