基于混合建模技术的复合肥养分含量MIMO软测量模型

In compound fertilizer production, several quality variables need to be monitored and controlled simultaneously. It is very diifficult to measure these variables on-line by existing instruments and sensors. So, soft-sensor technique becomes an indispensable method to implement real-time quality control. In this article, a new model of multi-inputs multi-outputs （MIMO） soft-sensor, which is constructed based on hybrid modeling technique, is proposed for these interactional variables. Data-driven modeling method and simplified first principle modelingmethod are combined in this model. Data-driven modeling method based on limited memory partial least squares（LM-PLS） al.gorithm is used to build soft-senor models for some secondary variables.then, the simplified first principle model is used to compute three primary variables on line. The proposed model has been used in practicalprocess; the results indicate that the proposed model is precise and efficient, and it is possible to realize on line quality control for compound fertilizer process.     

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.     

常压塔产品质量的MIMO软测量模型的研究

通过对某炼油厂常压蒸馏塔的分析研究，针对生产中需要同时对几种产品进行质量监控的要求，利用部分最小二乘优良的建模性质，建立一个多输入多输出(MIMO)模型和相关的多输入单输出(MISO)模型。通过比较表明：由于MIMO模型考虑了更多的影响因素，比MISO模型的泛化能力有所提高，而且避免了重复计算，有利于工程实施。     

神经元网络建模与软测量技术

本阐述了神经元网络建模与软测量技术，并且用径向基函数神经元网络对两种典型化工对象进行了建模，结果证明用ＲＢＦ网络完全可以实现软测量模型。     

一种基于多模型融合软测量建模方法

针对锌湿法冶炼净化过程中钴离子浓度LS-SVM软测量建模方法精度低的问题,将最小二乘支持向量机（LS-SVM）和自回归滑动平均模型（ARMA）融合建立钴离子浓度融合软测量模型,首先通过离子浓度序列的小波变换获得序列的低频和高频子序列,对各子序列分别进行相空间重构,并在相空间中分别建立最小二乘支持向量机模型,然后将各模型的输出利用小波重构整合得到钴离子基于LS-SVM软测量结果,利用自回归滑动平均模型对基于LS-SVM模型输出误差信息进行建模,通过对两个模型的融合,获得融合模型的软测量估计值。将该方法应用于锌液净化除钴段入口钴离子浓度的软测量,结果表明该方法比单一的LS-SVM方法具有更好的泛化性能和测量精度,显示出良好的应用潜力。     

基于混合核函数PCR方法的工业过程软测量建模

针对核函数PCR方法中单个核函数的局限性，提出了混合核函数PCR方法并将其用于工业过程软测量建模，以提高模型的推广能力和非线性处理能力。混合核函数集中了多个核函数的特点，兼具局部和全局特性，并可以通过参数调节他们对混合核函数的作用，将过程的先验知识融入到核函数的确定，进而适合不同的应用。工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量建模的应用表明，基于混合核函数PCR的软测量模型要优于核函数PCR方法，满足了工业应用要求。     

基于差分进化粒子群混合优化算法的软测量建模

针对乙烯生产过程中,用传统方法难以直接完成对乙烯收率的在线测量的问题,提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,建立了乙烯收率软测量建模。改进算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用粒子群算法和差分进化算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子进行算法局部收敛性判断,通过两个群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对高维复杂函数寻优测试表明,算法的整体优化性能均强于基本粒子群算法和差分进化算法。应用结果表明,基于改进算法的软测量模型具有测量精度较高、泛化性能较好等优点。     

基于FUZZY ARTMAP的加氢裂化分馏塔MIMO软测量

研究了一类多输入多输出 (MIMO)系统的软测量问题 ,将FuzzyARTMAP网络应用于加氢裂化分馏塔产品质量估计软测量 ,经实际过程数据验证指出此算法具有较强的分类及非线性多维映射能力 ,结合提出的多变量模糊PID在线校正算法 ,使所建软测量模型在线应用时具有一定的随工况变化不断校正的能力 .     

基于STA-BiLSTM-LightGBM组合模型的多步预测软测量建模

在复杂工业生产过程中,为提高产品质量,建立关键变量多步预测模型非常必要,但传统软测量建模方法难以聚焦工业数据复杂特性,导致预测不准。本文提出一种基于时空注意力机制的双向长短时记忆网络与轻量级梯度提升机(spatial-temporal attention mechanism bi-directional long short-term memory network and light gradient boosting machine,STA-BiLSTM-LightGBM)的多步预测软测量模型。首先训练STA-BiLSTM,时空注意力机制从时间和空间维度为输入特征分配权重,BiLSTM捕捉数据时序特征;其次使用BiLSTM最后一个时间步的隐状态扩充原始输入数据后,训练LightGBM,利用弱学习器迭代训练得到最优模型;进而将STA-BiLSTM和LightGBM的预测输出按照误差倒数法变权求和得到预测结果。最后将该方法在工业数据集上仿真验证,结果表明组合模型预测效果优于BiLSTM和LightGBM,且随着预测步数增大,仍保持较高的预测精度。     

Soft-sensor for copper extraction process in cobalt hydrometallurgy based on adaptive hybrid model

In the process of copper extraction in cobalt hydrometallurgy, the copper concentration of raffinate solution needs to be monitored and controlled simultaneously. It is difficult to measure such concentration online by existing instruments and sensors. Soft sensor technique has been became an online supplement measurement for process monitoring and control. In this paper, an adaptive hybrid modeling method for copper extraction process is proposed. The proposed model is composed of simplified first principle model and block-wise recursive PLS model. The former based on material balancing calculation with some assumptions is used to describe the extraction process in general; and the latter is constructed to compensate the unmodeled characteristic and deal with the time-variant feature. A model rectification strategy is also employed to correct the final output and increase the prediction accuracy. The proposed model has been used in a cobalt hydrometallurgy pilot plant, and the prediction results indicate that the adaptive hybrid model is more precise and efficient than the other conventional models.     

复混肥贮存过程养分退化的研究

针对复混肥料在贮存过程中养分退化和养分损失的问题,进行了工厂化贮存的模拟研究;分析和探讨了复混肥料中氮、磷、钾的配比以及无机添加剂在贮存过程中对肥料养分的有效性影响。研究结果表明,浅红色膨润土和灰白色膨润土作为复混肥添加剂对肥料中有效养分退化的影响小于碳酸钙石粉;筛选出以尿素、磷酸一铵、氯化钾和浅红色膨润土组合的复混肥配方。     

生物菌剂与腐植酸肥配施对模拟复垦土壤的微生物数量和作物养分含量影响的研究

采在温室条件下,采用盆栽试验方法研究了生物菌剂与腐植酸肥配施的肥效及其对土壤微生物群落分布的影响。试验共设生物菌剂与腐植酸肥配施、腐植酸肥、化肥和无肥（CK）、生物菌剂5个处理。结果表明,施用生物菌剂与腐植酸肥配施能显著提高土壤微生物数量,土壤中的细菌、真菌和放线菌总数均有显著增加;同时,能显著提高作物养分含量及生物量。