基于核岭回归的非线性内模控制

提出一种基于核蛉回归(KRR)建模的内模控制策略.该方法充分利用基干结构风险最小化为学习规则的回归方法的非线性拟合性能,建立内模控制系统,从理论上分析了内模控制系统的稳定性和稳态误差同逆模与内模估计误差的关系问题.仿真表明,在训练样本有限和有噪声污染情况下,该系统较神经网络方法具有更好的控制性能.     

基于软测量的化工精馏过程推断控制策略

针对化工精馏过程产品成分无法在线检测及其用温度间接控制产品成分的常规控制策略存在着控制精度低的问题,提出基于软测量的精馏过程成分非线性串级推断控制策略。该控制策略首先提出核岭回归的实时软测量方法,即利用满足Mercer条件的核函数改进线性岭回归算法,实现精馏过程产品成分的在线检测;然后在此基础上,提出一种新的非线性串级推断控制策略,即副环采用常规的温度间接控制,主环采用基于核岭回归软测量的推断控制策略。通过Mejedell等建立的精馏塔动态模型分别对单端和双端成分非线性串级推断控制策略性能进行分析,仿真结果表明,与传统控制方案比较,新控制策略的控制质量有了较大提高,控制结构简单,易于实施。     

软测量在分馏塔粗汽油干点推断控制中的应用

通过机理分析及现场实测数据建立了FCCU分馏塔在线校正软测量模型,在此基础上实现了粗汽油干点推断控制.运行结果表明,该系统能满足生产要求.     

基于动态模型的常压塔侧线质量控制仿真研究

该文对常压塔侧线质量控制系统进行了仿真。根据过程机理建立了原油蒸馏过程动态模型 ,然后采用动态矩阵控制(DMC)的预测控制算法对常压塔侧线质量控制进行仿真。仿真结果表明DMC控制用于常压塔控制效果好 ,鲁棒性强。该文为研究复杂过程控制提供了一种新思路和新方法。     

基于模拟退火的岭回归模型在体质测试中的应用

以体质指标关联性为研究对象,针对体质指标间存在的多重共线性问题,对现有的线性回归模型进行改进,本文提出一种基于模拟退火技术来确定岭参数k值的改进的岭回归估计模型算法。在实验中,以均方误差和理论常识为参考标准,证明此算法更具有一定的准确性和可靠性。     

基于核岭回归方法的定位算法研究

针对无线传感器网络环境下的定位问题,提出了一种基于核岭回归(Kernel ridge regression,KRR)的定位算法。核岭回归算法是在岭回归算法的基础上加入了核函数,该算法在离线阶段采用核岭回归方法提取所有位置指纹数据间的非线性关系,训练出非线性回归定位模型;在线阶段采集目标点的接收信号强度指示（Received signal strength indicator,RSSI）值,利用非线性定位模型估计目标点的物理位置。仿真分析了影响算法性能的各个因素,并在室内典型办公环境下进行了定位实验。实验结果表明,该算法在不同因素的影响下,相比传统加权K近邻算法(Weight K-nearest neighbor,WKNN)算法能达到更好的定位精度,在位置网格间距1.8 m时,WKNN算法平均定位误差为2.53 m,而该算法误差为1.58 m。     

一种基于岭回归的足球状态估计方法

以机器人足球中型组比赛环境中的足球作为研究对象,重点研究在机器人自身位置可能时刻发生变化 的情况下如何利用机器人全景视觉信息,可靠地估计出足球在自由运动状态下和在外力作用下的位置和速度。 提出了一种基于岭回归的估计方法实现对足球运动状态的估计,并在实验中证明本方法具有一定的稳定性和可 靠性。     

基于核岭回归的自适应蓝牙定位方法*

针对室内高精度定位需求和蓝牙信号强度动态变化特征,提出了一种基于核岭回归（KRR）的定位方法,只需利用蓝牙锚节点之间的信号强度及其物理坐标信息,学习蓝牙信号强度与物理坐标的回归模型,并能在线动态更新模型参数,实现自适应免标定定位。实验结果表明,KRR方法对信号强度的动态变化具有较好的适应性和鲁棒性,平均定位误差为1.25 m,相比信号—距离映射方法（SDM）能取得更高的定位精度;实验也验证了有效的滤波处理能进一步改善定位效果。     

基于核岭回归和粒子滤波的室内移动目标追踪算法研究

本文提出了一种基于核岭回归和粒子滤波的室内移动目标追踪算法,该算法在离线阶段采用核岭回归方法提取传感器之间的距离与RSSI(Received Signal Strength Indicator)信号值之间的非线性关系,从而训练出一种非线性回归距离模型;在线追踪阶段,利用非线性回归模型和粒子滤波算法实现室内移动目标的定位和追踪。本文在典型的室内办公环境下进行实验,并通过MATLAB对实测数据进行仿真。实验结果表明,相比WKNN算法和KF算法,本文所提出的算法能到达更好的定位精度,误差均值为1.2743 m。     

制浆蒸煮过程中基于预测误差估计器的软测量方法研究与应用

针对文献[1]提出的软测量模型在工厂的实际应用中所存在的问题,提出了基于预测误差估计器的校正方法,实际应用表明,该方法有效的,因而具有实用价值。     

基于软测量技术的推断控制在共沸精馏系统中的应用

针对某丁二烯共沸精馏塔控制系统实际存在的问题，利用大量的现场数据，运用基于回归分析的软测量技术，设计了釜液中水含量软测量模型，实现了釜液水含量的在线实时估计。同时并根据实际的质量控制目标，设计了一个基于软测量的推断控制方案，并在推断控制算法中增加了约束控制功能，增强了控制系统的可靠性和实用性。现场运行结果表明，控制系统能够有效地解决精馏塔产品质量不能在线实时检测和直接质量闭环控制的问题，实现了釜液水含量的卡边控制。     

基于模型匹配的精馏塔产品质量非线性控制

将非线性系统模型匹配问题 (MMP)应用于精馏塔产品质量控制器的设计 ,得到精馏塔的MMP非线性控制器。理论分析和仿真表明 ,该控制器实现了对部分干扰的解耦 ,具有良好的跟踪和调节特性。     

常压蒸馏塔的多变量预估控制

针对兰州炼油厂二套常减压装置常压蒸馏塔,采样先进的多变量预估控制器实现产品质量和实时优化控制,根据控制器的现场的实际投运表明,多变量预估控制器ＩＤＣＯＭ能成功地解决过程模型的大时滞和多变量间具有强关联作用等控制应用难题,控制效果是显著的。     

基于岭回归的四带图像偏色校正算法

对于在可见光范围拍摄的图像中混入近红外光引起的图像偏色问题,传统监控系统采用机械切换的红外截止滤镜来实现日夜拍摄模式的切换,但这容易产生机械故障,影响成像.本文在不改变原来CCD或CMOS传感器的基础上,采用可见光加850 nm双峰滤镜替代传统机械切换滤镜,但仍存在850 nm红外串扰问题.为解决红外干扰,本文抛弃传统的红外干扰图像偏色校正分析方法,从传感器受近红外光的影响分析入手,通过岭回归的彩色定标方法对相机自身的光谱特性进行校正.这个过程即拟合了摄像头拍摄三带图像时启用红外截止滤镜的状态.首先在实验室黑暗环境中,使用D65标准光源箱,并用850 nm的近红外光源直射已经移除红外截止滤镜的摄像头,在棚中拍摄潘通色卡的四带图像（RGB三带与IR近红外带）;随后关闭近红外光源,同机位拍摄潘通色卡的三带图像.根据岭回归算法进行彩色定标,获取三带图像与四带图像之间的校正矩阵,用于四带图像色彩校正,获得色彩自然的图像.     

分布式网络局部学习方法及其在推断控制中的应用

本文提出了分布式网络局部学习方法,并采用趋化性神经网络设计了一个非线性推断估计器,对某大型气体分馏装置的丙烯丙烷精密精馏塔进行了推断控制,取得了令人满意的结果.     

基于岭回归的毫米波辐射图像的复原研究

毫米波辐射计具有全天时全天候的工作能力,可提供红外与可见光探测器不能获取的特殊信息。在分析低分辨率毫米波辐射成像主要退化因素的基础上,采用基于最小二乘的岭回归算法反演地物目标的视在温度分布,利用水平和垂直方向的视在温度分布来获取毫米波辐射图像的细节纹理。以光学图像为参考3mm波段的实际辐射成像复原结果表明,基于岭回归的3mm波段的辐射图像纹理细节清晰,空间分辨率获得了较大的改善。