软测量技术在SMB色谱分离过程中的应用

针对SMB色谱分离过程中组分纯度难于实时在线测量的问题,建立了一种基于BP神经网络的软测量模型。首先对实际生产中的原始数据,经过过失误差剔除及滤波处理后得到一套训练数据和校验数据组成训练样本,然后采用BP神经网络进行训练,得到组分纯度的非参数模型。为加快网络收敛速度,采用改进BP算法对其进行训练。在MATLAB工作平台上进行了大量的仿真研究,对该模型进行验证,仿真结果表明,该方法的有效性。     

基于贝叶斯网络的软测量建模方法

软测量技术对化工生产过程中提高产品质量和保证安全生产具有重要的作用,因此对化工软测量建模方法的研究具有重要意义.本文将贝叶斯网络应用于化工软测量建模,采用高斯混合模型来近似表达贝叶斯网络模型中的联合概率分布,通过Expectation Maximization算法求解出高斯混合模型参数并给出了贝叶斯网络估计公式.应用此法分别对某炼油厂脱丁烷塔塔底丁烷含量和某双酚A生产过程中脱水塔出口组分苯酚含量建立了软测量模型,取得了良好的离线估计结果.仿真结果表明,与支持向量机相比,在估计精度相当的情况下,省去了许多过程参数的估计,是1种有效的软测量建模方法.     

焦饼温度的软测量模型建立

针对焦化厂焦饼温度难以测量这一情况 ,提出利用软测量技术来解决这一问题 ,建立了回归方程模型、BP网络模型和RBF网络模型 ,并对其仿真结果进行了分析和比较 ,验证了该方法的可行性     

基于HGA优化RBF网络的污水总氮软测量

污水处理系统是一个包含海量信息的非线性复杂系统.目的是对某污水处理厂生物脱氮系统的出水总氮(TN)进行软测量建模.先用主元分析方法实现输入变量的降维和去相关,简化径向基函数(RBF)网络的输入.再应用递阶遗传算法(HGA)确定合理的RBF网络隐层节点数、基函数宽度和中心.能够同时优化网络参数和拓扑结构,在全局范围内寻找RBF参数的最优解,实现了RBF网络的自适应优化.应用该模型对出水总氮软测量进行仿真,结果表明了该网络模型的可靠和有效,说明该软测量模型具有工业应用价值和意义.     

基于核最小二乘法的污水BOD软测量补偿方法研究

在对经典的劳仑斯—麦卡蒂BOD软测量机理模型深入研究的基础上,考虑机理模型存在的非线性误差特点,采用KPLS(Kernel Partial Least-Squares)对BOD软测量机理模型进行误差补偿。通过仿真实验并与BOD软测量机理模型的其他补偿方法进行了比较,结果证明了该方法的优越性,可以有效提高BOD软测量的精度,进而为污水处理过程出水水质BOD精确测量提供一种有效方法。     

丙烯精馏塔关键组分软测量研究

丙烯精馏塔关键组分塔顶的丙烷浓度和塔釜的丙烯浓度的准确测量是乙烯生产企业提高丙烯收率的关键。鉴于丙烷浓度和丙烯浓度分析仪经常出现故障,提出以RBF神经网络加协同随机粒子群优化(PSO)算法的软测量建模法,即利用RBF神经网络的局部逼近能力来获得模型的结构,利用协同随机PSO算法的全局搜索能力来优化模型的参数,提高模型的逼近能力和泛化能力。该方法克服了BP网络对初始值和网络结构敏感,容易陷入局部最优的缺陷,以及RBF网络全局逼近能力差的缺点。仿真结果表明,此方法所得软测量模型精度高,泛化能力强。     

贝叶斯分类器的关联向量机多模型软测量建模

为了改善软测量模型的估计精度,提出了一种基于贝叶斯分类算法和关联向量机的多模型软测量建模方法。采用贝叶斯分类器对样本数据集进行分类,并对不同类别的输入数据分别建立关联向量回归机子模型,用“切换开关”方式组合作为最终的软测量模型输出。将该方法应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明：与单模型支持向量机相比,该方法估计精度较高,具有一定的应用价值。     

基于支持向量机的污水处理软测量算法的研究

针对污水处理过程中生化需氧量BOD难以实时在线测量的问题,建立了用于预估BOD的支持向量机（SVM）的软测量模型。考虑到该支持向量机模型的测量精度取决于其两个参数C、σ能否获得最优值,采用遗传算法和粒子群优化算法,实现对这两个参数的寻优。仿真结果表明：该软测量模型的测量精度较高,可用于污水处理厂对BOD进行在线测量。     

聚酯工业通用软测量软件包的设计与开发

针对聚酯过程中的粘度软测量问题,采用主元分析方法结合和控制限对现场测量数据进行过失误差剔除等预处理,利用RBF网络建立软测量模型。采用面向对象技术、多线程技术、动态链接技术开发软测量软件包,该软件包具有开放、实时、通用的特性。     

基于神经网络的波美度软测量

采用前向神经网络建模的软测量方法 ,对造纸过程制浆工段的黑液波美度进行测量。经仿真和实际运行表明 ,该软测量模型对受诸多因素影响且呈非线性关系的波美度测量 ,具有稳定性好、测量精度较高和实时性好等特点。     

基于多任务学习多目标优化的稀土元素组分含量与浓度多维度软测量

稀土混合萃取溶液中各元素组分含量的在线软测量是优化连续萃取生产过程、确保产品高纯化的前提.现有软测量方法可独立求解单个稀土元素组分含量,但忽略了多元素组分含量间或组分含量与其它相关因素(如浓度)间的共性.本文为探索多稀土元素组分含量间及组分含量与浓度间的共性,将多任务学习方法用于稀土元素组分含量软测量中.首先,构建多任务深度神经网络,提高模型的泛化能力和鲁棒性.其次,提出基于多目标优化算法的稀土多元素组分含量预测方法,通过搜索Pareto最优以提升各任务的预测精度.经多组对比实验表明,该方法在多元素组分含量或多元素组分含量与浓度同时训练时性能最佳,能满足稀土元素组分含量在线检测的精确性和实时性.     

催化裂化分馏塔轻柴油凝固点软测量

文章分析了在催化裂化装置分馏塔中建立产品质量软测量几种方法，提出了软测量应能实时反映产品质量这一重要特征，阐明了几种软测量方法的局限性，提出了采用在线分析仪和人工化验值相结合软测量校正方法，实验结果表明该软测量具有较好的适应性，具有较高的实用价值。     

支持向量机软测量的嵌入式系统平台实现

针对石油化工等复杂过程的软测量问题,以ARM与浮点DSP双核控制器OMAP-L137为核心设计了一种嵌入式软测量平台,能够完成实时数据处理和在线计算.以实时性为目标,对支持向量机的惩罚因子、径向基函数gamma参数、不敏感区域(容忍经验风险)、训练中止条件等因素进行优化,简化了支持向量机算法,并成功移植到嵌入式平台,实...     

基于ASOS-ELM的球磨机负荷参数软测量系统设计

球磨机负荷参数是决定磨矿工作质量和效率的重要指标,为了提升球磨机负荷参数软测量系统的运行性能,降低综合测量误差,利用ASOS-ELM算法,从硬件和软件两个方面,设计球磨机负荷参数软测量系统。加设球磨机工作数据采集器,改装处理器与输出显示屏,扩大存储器空间,利用电源电路连接硬件设备,完成硬件系统的设计。根据球磨机的组成结构和工作原理,构建球磨机数学模型,在该模型下,采集球磨机不同工况下的振动信号。利用ASOS-ELM算法,提取振动信号特征,得出球磨机球负荷、料负荷、水负荷参数的软测量结果,实现球磨机负荷参数软测量系统设计。通过系统测试实验结果表明,设计系统负荷参数的综合测量误差降低了约0.064kg,且系统运行性能得到明显提升。     

水泥熟料质量软测量模型中的时序分析方法

针对常规水泥熟料质量软测量模型未充分考虑过程变量间时序信息的问题,本文根据水泥生产流程工艺的时滞性、连续性特点,提出了一种时序分析方法,以提高熟料中游离氧化钙含量的软测量准确度.首先根据物料的传输机理,估算出物料在各工艺设备中的停留时间,在此基础上将软测量模型的输入输出变量进行时序匹配,之后采用类高斯函数对各输入变量匹配时刻前后的时序数据进行加权,获得具有时序信息的输入–输出样本对,然后以支持向量机模型结构为例,对引入时序信息后的游离氧化钙含量软测量模型进行训练和测试,并讨论了时序参数对结果的影响.采用某水泥生产线的实际过程数据对本文模型与方法进行验证,结果表明,该模型预测值与实际的游离氧化钙含量吻合良好,能正确预测其变化趋势;将本文模型测量结果与未使用时序信息的常规支持向量机模型对比,结果表明,过程变量间的时序信息有助于提高水泥熟料质量软测量模型的精度.本文提出的时序分析方法为水泥生产等流程工业过程建立软测量模型提供了新思路.     

基于改进型Elman神经网络的智能吹灰程控系统

基于改进型Elman神经网络,建立了电站锅炉受热面污染在线监测软测量模型,为锅炉吹灰优化策略提供了理论依据。将软测量模型与传统吹灰程控系统融合所形成的智能吹灰程控系统采用模块化方法构建,集灰污在线监测、数据分析、信息管理和优化指导、控制功能一体化。该系统有助于加强吹灰管理,指导运行人员及时、合理吹灰、优化吹灰,达到提高机组安全性和经济性的目的。     

基于IBA-LSSVM的光合细菌发酵软测量

针对光合细菌(PSB)发酵过程活菌浓度难以在线检测,离线测量又存在很大延时及易染菌的问题,提出一种基于改进蝙蝠-最小二乘支持向量机(IBA-LSSVM)的软测量建模方法。本文先对BA的速度更新公式进行改进,且将差分进化算法(DE)的变异机制引入BA,增加了种群多样性,进而提升了BA算法的全局及局部搜索能力,然后构建了活菌浓度的IBA-LSSVM软测量模型,并与BA-LSSVM软测量模型进行对比。仿真结果表明,改进的模型相较于BA-LSSVM模型有着更好的学习能力和预测性能,测量误差为0.1358,可为光合细菌发酵过程的优化控制提供准确有效的指导,有一定的实际应用价值。     

一种软测量模型在线校正方法及应用

提出了一种软测量模型在线校正方法,该方法把变量之间相关性强弱的思想引入软测量模型校正中,根据变量相关性的强弱程度和性质来确定系数修正量的大小,提高了模型测量的实时性和灵活性,并将其成功应用于电石生产比电阻的软测量中.     

催化剂颗粒浓度在线检测系统的研究与开发

基于Mie光散射理论,开发了石油炼化装置烟气催化剂颗粒浓度在线检测系统,采用了基于最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的软测量技术.利用LS-SVM优良的非线性映射和强大的泛化能力,建立了颗粒浓度的软测量模型,通过LS-SVM的学习和支持向量的自适应更新,实现催化剂颗粒浓度的最佳估计.仿真和实际运行结果表明所开发的监测系统可对烟气催化剂颗粒浓度进行有效测量,其测量精度比经验公式提高4.2倍.