基于神经网络和最小二乘支持向量机软测量技术应用研究.pdf全文

  本文关键词：基于神经网络和最小二乘支持向量机的软测量技术应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

青岛科技大学 硕士学位论文 基于神经网络和最小二乘支持向量机的软测量技术应用研究 姓名：李悦卿 申请学位级别：硕士 专业：化学工艺 指导教师：金思毅 20070420 青岛科技大学研究生学位论文 基于神经网络和最,J、--乘支持向量机的软测量技术应用研究 摘要 先进控制技术对提高流程企业的市场竞争力有着至关重要的作用，自九十年 代以来己在国内炼油企业被广泛应用。而产品质量控制是所有控制的核心，为实 现良好的质量控制，必须及时获得产品质量或与产品质量密切相关的重要过程变 量的信息。然而由于获得这些信息的在线分析仪表不仅价格昂贵，维护保养复杂， 而且由于其分析的滞后性，最终将导致控制系统性能下降，难以满足生产要求。 为解决这一矛盾，近年来软测量技术获得了很大的发展，成为先进控制技术的核 心部分之一。软测量的基本思想是对于一些难于测量或暂时不能测量的重要变量 主导变量 ，选择另外一些容易测量的变量 辅助变量 ，通过构造某种数学关 系来推断和估计。这类方法具有响应迅速，连续给出主导变量信息，且具有投资 低、维护保养简单等优点，可以在提高产品质量的同时降低生产成本，因此被国 际著名过程控制专家Mcavoy教授列为未来控制领域需要研究的几大方向之一。 实际炼油过程的复杂性、非线性和时变性，以及过程控制的实时性要求决定 了难以建立机理软测量模型，且软测量模型应该

  本文关键词：基于神经网络和最小二乘支持向量机的软测量技术应用研究，由笔耕文化传播整理发布。