一种基于时序误差补偿的动态软测量建模方法

针对目前静态软测量建模方法无法反映工业过程动态信息,造成预测模型精度低、鲁棒性差等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和自回归-滑动平均模型(ARMA)的软测量建模方法。首先,建立了基于LS-SVM的软测量模型,利用ARMA模型对预测误差的动态估计,通过增加动态校正环节,实现了对静态模型的动态校正以改善系统动态响应特性。最后将上述方法用于乙烯精馏过程中乙烷浓度的软测量建模,仿真结果表明:与单一使用LSSVM模型相比,该方法具有跟踪性能好、泛化能力强等优点,是一种有效的软测量建模方法。     

基于泄漏积分型回声状态网络的软测量动态建模方法及应用

提出一种基于泄漏积分型回声状态网络（LiESN）的软测量动态建模方法,给出LiESN的岭回归离线学习算法与递推最小二乘（RLS）在线学习算法。通过引入正则化系数,岭回归离线学习算法可有效地控制输出权值的幅值,改善ESN的预测性能。RLS在线学习算法能适应大数据集的处理,满足过程建模实时性的需求。将基于LiESN的软测量方法分别用于预测脱丁烷塔底部丁烷组分的含量及计算硫回收装置中尾气的组成,实现对精炼厂相关产品质量的实时监控,并采用模型残差的四图分析对建模性能进行评价。在同等条件下,与基本的ESN网络以及支持向量机（SVM）等软测量建模方法进行了比较,结果表明,所提出的LiESN方法取得了很好的预测性能,计算精度满足工业生产的实际要求。     

动态软测量建模方法初探

经过十几年的发展,软测量技术无论是在理论研究还是在实际应用中均取得了较大成功,然而至今为止的大部分研究都是针对静态软测量模型.分析了静态软测量模型与动态软测量模型之间的区别和联系,利用冲激响应模型给出了一个基于最小二乘方法的动态软测量建模方法,并在该方法的基础上给出了一种改进.仿真例子验证了该方法及其改进的有效性.     

一种基于混合建模技术的MIMO软测量建模方法

针对复合肥产品中几种养分含量需要同时预报的一类多输入/多输出(MIMO)软测量建模问题,提出一种基于混合建模方法的复合肥养分含量MIMO软测量模型。该混合模型首先对几个不能实时测量的关键辅助变量采用基于限定记忆部分最小二乘算法的数据驱动建模方法建立自适应软测量模型,然后采用简化机理模型实时计算三种养分含量。基于实际工业过程数据的仿真结果表明,所建模型运算速度快、预测精度高,可以满足复合肥养分含量在线预报的要求。     

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...     

基于操作域划分的聚丙烯熔融指数软测量

讨论了如何建立聚丙烯熔融指数软测量模型及模型更新问题.首先根据聚丙烯反应器中的氢气浓度划分操作域,对于每个操作域,用一种新的非线性部分最小二乘方法建立熔融指数软测量子模型,然后将各个子模型进行组合,建立全局模型.为了使模型适应过程的变化,提出一种递推非线性部分最小二乘算法,利用新获得的数据对原模型进行更新.同时基于滑动窗方法,提出模型在线估计和更新策略.实际应用结果表明,模型取得了很好的估计性能,计算精度满足工业生产的实际要求.     

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.     

移动窗递推PLS软测量建模及其工业应用

讨论了基于递推部分最小二乘(RPLS)算法的软测量建模方法及其应用.针对过程的时变特性,采用移动窗RPLS算法,在线修正样本的均值和方差,实时更新模型参数,兼顾了建模样本的饱和性、样本信息的完整性.然后将软测量模型应用于工业异构化装置,在线估计对二甲苯(PX)的含量.针对大量工业数据,进行仿真计算,得到模型的最大相对误差、相对均方误差和跟踪性能指标分别为2.68%、0.17%和0.9569,说明该软测量模型具有良好的预测能力和跟踪性能.接着讨论了建模样本长度对模型性能的影响,指出其最佳的样本长度为20～50.     

基于稳定Hammerstein模型的在线软测量建模方法及应用

针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型(H模型)的在线软测量建模方法。H模型的非线性增益采用带有时变稳定学习算法的小波神经网络模型,线性系统部分采用基于递推最小二乘的ARX模型,基于输入到状态稳定性理论证明了H模型辨识误差的有界性。其中小波神经网络具有表征强非线性的特性,稳定学习算法可抑制未建模动态和不确定干扰的影响,改善了模型的预测精度和自适应能力。以典型非线性系统和实际污水处理过程为例进行了仿真研究,结果表明,基于稳定H模型的软测量方法具有较高的在线软测量精度。     

基于混合差分进化算法的软测量时延参数估计

时延参数估计是系统控制与信号处理的关键问题。通过构造一个适当的适应度函数,将软测量系统的时延参数估计问题转化为一个多维非线性优化问题,然后利用混合差分进化算法的全局搜索能力求解该优化问题。对两个典型问题进行了仿真实验,仿真结果表明了混合算法的有效性和鲁棒性。以石油炼制工业中典型装置常压塔为例,对其一线航空煤油的闪点软测量进行了应用验证,结果表明,时延参数估计的引入大大提高了软测量模型的精度,证实了混合差分进化算法的有效性。     

基于稳定Hammerstein模型的在线软测量建模方法及应用

针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型(H模型)的在线软测量建模方法。H模型的非线性增益采用带有时变稳定学习算法的小波神经网络模型,线性系统部分采用基于递推最小二乘的ARX模型,基于输入到状态稳定性理论证明了H模型辨识误差的有界性。其中小波神经网络具有表征强非线性的特性,稳定学习算法可抑制未建模动态和不确定干扰的影响,改善了模型的预测精度和自适应能力。以典型非线性系统和实际污水处理过程为例进行了仿真研究,结果表明,基于稳定H模型的软测量方法具有较高的在线软测量精度。     

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。     

基于时间差分和局部加权偏最小二乘算法的过程自适应软测量建模

工业过程软测量模型常常因为过程的变量漂移、非线性和时变等问题而使得预测性能下降。因此,时间差分已被应用于解决过程变量漂移问题。但是,时间差分框架下的全局模型往往不能很好地描述过程非线性和时变等特性。为此,提出了一种融合时间差分模型和局部加权偏最小二乘算法的自适应软测量建模方法。时间差分模型可以大大减少过程变量漂移的影响,而局部加权偏最小二乘算法作为一种即时学习方法,可以有效解决过程非线性和时变问题。该方法的有效性在数值例子和工业过程实例中得到了有效验证。     

基于稀疏最小二乘支持向量机的软测量建模

针对传统最小二乘支持向量机非稀疏化解问题,提出了基于遗传算法的最小二乘支持向量机稀疏化及参数优化方法,稀疏化的基本思想是给训练样本赋予一个概率值,将概率值小于0.5的样本作为测试样本,从而将总的训练样本集分成测试样本集和保留的训练样本集。定义了包括稀疏率、训练误差及测试误差在内的适应度函数。种群个体的前N维表示每个样本对应的概率,后m维表示要优化的参数。通过选择、交叉和变异操作对所有参数进行整体优化,取适应度最小的个体对应的保留的训练样本及优化参数建立最小二乘支持向量机模型。并用该方法用于PX氧化过程4-CBA含量的软测量中,工业数据仿真结果表明,用本文提出的方法稀疏化率达到87%,核参数选取自动完成,与稀疏前建立的模型相比推广能力更高。     

LS-SVM模型在线校正的替代法及其软测量应用

软测量技术是现代化工过程控制系统的重要组成部分,化工过程的时变性要求软测量模型及时进行在线校正,以适应新工况,保持模型的预测精度。基于矩阵计算理论,提出了最小二乘支持向量机模型在线校正的替代法,它无需重新训练,校正速度快。通过分析还提出以距离标准选择被替代个体,可提高预测精度。将该法用于某炼油厂常压塔塔顶汽油干点的软测量,效果良好,表明该法可以克服工况变化对模型预测精度的影响。     

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。     

基于苯乙烯过程生产数据驱动的软测量模型研究

针对苯乙烯生产过程的特点,引入软测量技术在线预测苯乙烯生产过程的一些关键参数,介绍了人工智能BP神经网络和部分最小二乘方法的软测量建模方法,基于企业生产数据研究了乙苯脱氢转化率、第一脱氢反应器脱氢转化率、第二脱氢反应器脱氢转化率和苯乙烯选择性等关键变量的软测量方法,对比了BP神经网络和部分最小二乘方法建模优缺点,应用结果表明,基于BP神经网络所建立的关键参数的软测量模型可真实再现实际苯乙烯生产过程,为安全可靠监控苯乙烯生产过程及未来实施先进及优化控制技术奠定了基础。     

基于人工蜂群算法优化LSSVM的蒸汽干度软测量

为了提高蒸汽干度测量的精确性,提出了基人工蜂群优化最小二乘支持向量机的干度软测量模型。首先利用人工蜂群算法对最小二乘支持向量机的核参数进行参数优化,然后利用优化后的最小二乘支持向量机干度测量模型对干度进行软测量,软测量结果表明基于人工蜂群优化的最小二乘支持向量机的测量效果满足了精度要求。最后运用最小二乘支持向量机和BP神经网络模型对干度进行了软测量,结果表明:基于人工蜂群优化的最小二乘支持向量机软测量模型具有测量精度高,测量稳定性好的优点。     

基于工业色谱仪的精馏脱炔烃塔软测量建模

提出一种基于工业色谱仪的软测量建模方法,并针对碳五馏分分离过程中的精馏脱炔烃塔塔底成分估计问题,建立了合适的工业软测量模型。介绍了工业色谱仪在线质量检测原理和LM-BP神经网络模型的建立,并利用工业色谱仪在线检测的质量数据进行系统的在线和周期性模型更新,提高了软测量模型的在线估计精度。研究结果表明,基于工业色谱仪的LM-BP神经网络模型是一种有效的软测量建模方法。