| 基于数据驱动技术和工艺机理模型的PTA生产过程软测量建模方法 |
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| 引用本文： | 姚科田,邵之江,陈曦,纪彭,蒋鹏飞.基于数据驱动技术和工艺机理模型的PTA生产过程软测量建模方法[J].计算机与应用化学,2010,27(10). |
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| 作者姓名： | 姚科田 邵之江 陈曦 纪彭 蒋鹏飞 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863)，国家自然科学基金，浙江省自然科学基金，中央高校基本科研业务费专项资金 |
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| 摘 要： | PTA生产过程物耗指标和质量指标实时准确的监控,是PTA生产企业降低生产成本、提高市场竞争力的重要途径.现存的PTA工艺机理模型无法实时有效地对PTA生产过程进行监控,本文提出了1种基于数据驱动技术和工艺机理模型的软测量建模方法,通过采用主元分析和模糊C均值聚类(PCA-FcM)算法将PTA历史工况进行分类,建立BP神经网络和偏最小二乘(PLS)的组合多工况模型,对PTA生产过程的物耗指标和质量指标进行预测.以某化工厂的投运效果分析,该方案有效地对PTA重要指标作了实时准确的预测,其中质量指标4CBA的相对误差控制在3%左右,有效地帮助现场操作人员将生产装置稳定运行在较优工况点.
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| 关 键 词： | 数据驱动 主元分析 模糊C均值聚类 BP神经网络 偏最小二乘 |
Data-driven technology and mechanism model based soft sensor modeling in PTA process |
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| Yao Ketian,Shao Zhijiang,Chen Xi,Ji Peng,Jiang Pengfei.Data-driven technology and mechanism model based soft sensor modeling in PTA process[J].Computers and Applied Chemistry,2010,27(10). |
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| Authors: | Yao Ketian Shao Zhijiang Chen Xi Ji Peng Jiang Pengfei |
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