基于WSDPC-RVR的多模态间歇过程软测量方法

间歇过程的多模态特性使得未考虑模态因素建立的软测量模型预测精度较低,现有的间歇过程模态划分方法对初始参数敏感且未考虑异常数据对模态划分结果的影响,其不合理的划分结果是制约多模态间歇过程软测量模型预测精度提升的一个重要因素。提出了一种基于密度加权和相似标签分配密度峰值聚类相关向量回归(weighted destiny and similar label allocation density peaks clustering-relevance vector regression, WSDPC-RVR)的多模态间歇过程软测量方法。首先,以不同数据点的密度贡献程度对低密度区域数据点的局部密度进行加权,准确选取聚类中心,并引入ε近邻结合数据点间的距离与局部密度构建剩余数据点的分配策略;然后,定义模态评价指标并分析不同模态的统计特性,构建异常模态判别策略获取有效模态数量,完成间歇过程模态划分;最后,建立各有效模态的RVR软测量模型,实现间歇过程主导变量的在线预测。青霉素发酵过程的仿真实验结果表明,所提方法能够实现合理的模态划分,有效地提高了软测量模型的预测精度。