基于时效关联分析的氧化铝蒸发过程多重时滞辨识

发布时间：2018-05-25 02:36

  本文选题：氧化铝 + 蒸发　； 参考：《化工学报》2017年03期

【摘要】：将流程工业中物料在每个单元的滞留时间以整数序列的形式表示,根据时滞序列将原始数据重新匹配生成新的数据矩阵。定义时效关联分析来描述数据矩阵中各个时间序列之间的相关性并使用H∞范数进行量化,将多重时滞辨识问题转化为求取最大H∞范数的问题。最后采用离散状态转移算法进行快速求解,得到最优时基序列即为辨识得到的多重时滞。将所提方法用于氧化铝蒸发过程的多重时滞辨识,将辨识出的多重时滞用于预测模型数据的预处理,预测模型的准确性提高了34.4%,验证了辨识方法的有效性。
[Abstract]:The retention time of material in each unit in the process industry is expressed in the form of integer sequence, the original data is re matched to a new data matrix according to the time delay sequence. The correlation analysis is defined to describe the correlation between the time series in the data matrix and the H infinity norm is used to quantify the multiple time delay identification problem. The problem is converted to the maximum H infinity norm. Finally, the discrete state transfer algorithm is used to quickly solve the problem. The optimal time base sequence is identified as multiple time delay. The proposed method is applied to the multiple time delay identification of the alumina evaporation process, and the identified multiple time delay is used to pretreat the prediction model data and predict the model. The accuracy is increased by 34.4%, which verifies the effectiveness of the identification method.
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划项目(2014AA041803)~~
【分类号】：TQ133.1

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本文编号：1931713