基于变异CPSO算法的LSSVM蒸发过程软测量

在分析混沌粒子群优化算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(SVM)理论基础上,以某氧化铝厂蒸发过程为对象,采用带有末位淘汰机制的混沌粒子群优化算法优化支持向量机的参数,建立了基于变异CPSO算法的LS-SVM的氧化铝蒸发过程软测量模型,并与PSO-LSSVM、LSSVM模型比较,研究表明,ICPSO-LSSVM模型预测准确,泛化性能好,且该模型预测结果中相对误差小于5%的样本达到92.5%,最大相对误差仅为8.1%,均方差MSE为0.05153,模型具有较高的精度,其现场实施结果表明基本可以实现出口浓度的实时在线预估。     

湿蒸汽干度的软测量技术

介绍对直流锅炉湿蒸汽干度进行在线自动测量的基本原理；对实施中的关键问题给予讨论，并给出应用实例。     

基于改进粒子群优化LSSVM的水泥熟料fCaO软测量

针对水泥熟料fCaO含量难以在线实时测量,提出了一种基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法。针对最小二乘支持向量机模型的2个难点进行了改进:首先利用样本间的马氏距离来衡量样本的相似程度,删除样本中部分相似样本,提高最小二乘支持向量机模型的稀疏性,从而减小了模型的运算量。然后利用改进的粒子群优化算法对最小二乘支持向量机模型的2个重要参数进行迭代寻优,克服了常规交叉验证法或网格搜索法等参数选择方法的盲目性。最后将基于粒子群最小二乘支持向量机软测量模型用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明,该方法具有收敛性好、预测精度高、泛化能力强等优点。     

基于PSO优化LS-SVM的气液两相流干度软测量

对标准孔板进行改进,设计了一种流出特性较好的锥形孔板。将锥形孔板压差脉动特性的经验公式与经过粒子群算法优化的混核最小二乘向量机模型结合,建立了气液两相流干度的软测量模型。该模型的优点是采取径向基核函数和多项式核函数的混合核函数兼顾了局部和全局的拟合能力,且通过对传统最小二乘向量机模型的参数优化,可减少对初始点和样本数量的依赖。实验结果表明,该预测方法可行,且比未经过优化的最小二乘支持向量机模型和经过优化的单核最小二乘向量机模型的泛化能力强,具有实际工程意义。     

基于差分进化算法-最小二乘支持向量机的软测量建模

软测量技术是解决工业过程中存在的一类难以在线测量参数估计问题的有效方法,该技术的核心是建立优良的数学模型。支持向量机是基于统计学理论的一种机器学习方法,最小二乘支持向量机是一种扩展的支持向量机,相对于支持向量机具有较快求解速度。最小二乘支持向量机存在着参数选择的问题,针对这个问题,采用差分进化算法进行参数选择。提出基于差分进化算法的最小二乘支持向量机应用于软测量建模,并将其应用于对苯二甲酸中对羧基苯甲醛含量测试的软测量建模中,获得了满意的结果。     

基于最小二乘支持向量机的复合肥装置养分含量的软测量建模

针对复合肥装置养分含量无法用常规的传感器在线测量的问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量方法来在线估计养分含量.LS-SVM用等式约束代替传统的标准支持向量机中的不等式约束,求解过程从解二次规划问题变成解线性方程组,求解速度相对加快.工业实例表明LS-SVM所建模型的预测精度较高,能满足实际工业应用的需求.     

基于AP聚类算法的跳汰机床层松散度软测量建模

松散度是跳汰分选过程的重要影响因素,针对其难以用仪器在线检测的问题,提出采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法。在充分考虑分选过程高度非线性及强耦合性的基础上,为避免单模型建模回归精度差和泛化能力弱的问题,提出采用基于仿射传播(AP)聚类的LS-SVM多模型建模算法进行床层松散度软测量建模。首先采用AP算法对样本数据进行聚类划分,再用LS-SVM的方法对子类样本分别建立子模型,最后通过子模型切换策略得到系统输出。仿真实验表明,基于AP聚类算法的LS-SVM软测量建模算法能够更好地预测跳汰机床层松散度。     

基于非线性偏最小二乘回归的软测量建模及应用

针对复杂工业过程存在的多变量、相关性和非线性问题,提出一种新的基于非线性偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归的软测量建模方法。该方法利用PLS作为模型的外部框架来提取输入输出主成分变量,同时消除变量间的相关性,然后用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为内部函数来描述主成分变量之间的非线性关系,并引入基于误差最小化的权值更新策略,来改进模型的预测精度。以pH中和过程的Benchmark模型来验证该方法的性能,并与其他建模方法比较,结果表明该方法预测精度较高,而且具有较强的泛化能力。将该方法应用于某电站燃煤锅炉的NOx排放软测量建模之中,取得了较好的预测效果。     

基于KPCA-LSSVM的软测量建模方法

提出了一种将核主成分分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的软测量建模方法.核主成分分析能够对样本数据进行特征提取,消除数据的相关性.本文利用KPCA提取主元,降低样本的维数;然后利用最小二乘支持向量机进行建模,不仅降低了模型的复杂性,而且提高了模型的泛化能力.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,和其他...     

基于FCM聚类的气化炉温度多模型软测量建模

水煤浆气化是煤炭资源高效清洁利用的重要技术。气化炉反应温度是关系装置能否长周期安全稳定运行的关键参数,但是热电偶在高温、高压和气固物流冲刷环境下,使用寿命有限。本文以一多喷嘴对置式水煤浆气化炉为研究对象,在多模型建模方法的基础上,以数据点间的相似程度作为多模型子区间的划分手段,结合最小二乘支持向量机建立了基于模糊C均值聚类的气化炉温度软测量模型。实际工业运行数据验证结果表明,该软测量模型拟合精度较高,模型泛化能力较强。     

双V锥组合测量饱和湿蒸汽的干度及流量研究

针对蒸汽干度、流量的测量问题,提出将两个结构特性不同的V锥测量元件组合在一起,建立双V锥组合体进行测量,并进行了现场试验,利用"双V锥"测量了锅炉排量为15~18 t/h、干度为55%~80%时蒸汽的参数,并对锅炉出口干度进行人工化验,经过对试验数据的详细分析,得出该装置测量蒸汽干度的相对误差都在4%之内、流量的相对误差都在3%之内,测量装置可应用于现场测量。     

基于改进的LS-SVM测量油气两相流空隙率

利用ECT电容传感器提供的电容测量值,基于改进的最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出了一种油气两相流空隙率测量的新方法.运用该方法测量空隙率时,以ECT电容传感器获取的66个独立电容值作为空隙率模型的输入,计算即可得空隙率.建模阶段,针对LS-SVM使用中存在的问题,首先运用训练数据筛选技巧,对LS-SVM进行稀疏化改进,接着引入实数编码的遗传算法(RC-GA)优化LS-SVM参数,然后运用改进后的LS-SVM和基于RC-GA的参数选取方法建立空隙率测量模型.所提出的空隙率测量方法省去了常用ECT方法测量空隙率时的复杂耗时的图像重建过程,提高了空隙率测量的实时性.实验结果表明,提出的LS-SVM改进和参数优化方法是有效的,提出的空隙率测量方法具有实时性佳的优点,测量精度满足实际应用要求.     

化工软测量技术研究进展

详细说明了软测量技术的含义以及软测量系统的组成。在此基础上，介绍了软测量技术中基于机理分析建模、应用状态观测器建模、应用统计分析建模、神经元网络、模糊技术、以及支持向量机的智能建模等软测量建模理论方法和最新研究成果，之后介绍了小波分析、推断控制算法在软测量数据处理中的应用，最后介绍了基于虚拟仪器开发平台的软测量系统实现技术。     

基于极限学习机的汽轮机故障诊断

针对汽轮机故障诊断中出现的多故障识别问题,为有效提高汽轮机多故障诊断的准确率,提出了基于极限学习机的汽轮机故障诊断方法.极限学习机算法在训练时只需设置隐含层神经元个数,从而解决了如神经网络及支持向量机等多参数选取困难的问题,有效地提高了学习机的训练速度.在确定了最优参数的基础上,将极限学习机应用于汽轮机故障诊断模型中,并将极限学习机的故障诊断结果与支持向量机的诊断结果进行对比.结果表明：基于极限学习机的多故障诊断速度及准确率均明显优于支持向量机的诊断结果,对汽轮机故障诊断的实践有非常显著的指导作用.     

基于最小二乘支持向量机的非线性补偿器

针对工业过程中普遍存在的非线性被控对象,通过最小二乘支持向量机对系统的模型偏差建模,并在此基础上构造非线性补偿器.首先,采用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立系统偏差模型,并在系统运行时不断对偏差模型进行在线修正;然后基于此模型在DMC预测控制的基础之上构建补偿器;最后成功应用于智能工厂实验室的多变量液位控制实验装置.     

基于ICA和ES-SVM的油气两相流空隙率测量

基于12电极电容层析成像系统(ECT),提出了一种油气两相流空隙率测量的新方法.实际测量时,以ECT电容传感器获得的66个电容测量值作为输入,利用空隙率测量模型计算空隙率.建模过程中,首先采用独立分量分析(ICA),对66个电容测量值进行特征提取.然后以特征参数作为输入,空隙率作为输出,用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立回归函数,并运用进化策略(ES)寻找最优LS-SVM参数.实验结果验证了本文方法的有效性,测量精度和实时性满足工业应用的要求.     

吸收法捕集二氧化碳过程的离子浓度软测量

针对采用吸收法捕集CO2的过程中存在着成分难以准确在线测量的问题,设计了工业化应用最广泛的乙醇胺(MEA)化学吸收过程的软测量系统。系统使用红外传感器,通过基于改进Powell鲁棒支持向量机(IP-RSVM)的方法对吸收溶液的离子组分分布进行了软测量,其结果与核磁共振(NMR)测量所得的数据符合较好,均方误差为3.1692×10-7,最大绝对误差绝对值为0.0010,最大相对误差为3.54%。研究结果表明,在CO回收的软测量系统中,使用基于IP-RSVM的红外软测量具有良好应用前景。     

基于PSO-LSSVR的环状流截面含气率软测量方法

由于测量条件高,环状流的截面含气率直接测量往往比较困难。软测量技术的关键在于建立优良的数学模型,在分析了微粒群优化算法(PSO)和最小支持向量回归机(LS-SVR)原理的基础上,利用粒子群算法优化最小二乘支持向量回归机参数的算法,建立了软测量模型,实现了环状流的截面含气率的软测量。实验表明:该模型泛化能力强,测试精度比较高,为环状流截面含气率的测量提供了一种新的测量途径。     

电容法测量注汽井干度机理研究与电路实现

摘要针对当前油田进行热注蒸汽开采稠油时干度测量的重要性,提出一种蒸汽干度在线测量的电路设计方法,采用单片机、积分器及比较器等器件组成系统电路;利用集成的双重斜波测量传感器电容值,根据电客与湿度的关系可知蒸汽干度值,实现了蒸汽干度的在线测量,提高了测量精度。