改进高斯过程回归算法及其应用研究
发布时间：2021-08-03 04:29
在工业生产过程中,由于受到工艺、检测技术以及工况等条件限制,一些重要变量常常无法直接检测,这严重制约了自动控制技术的普及与应用,软测量技术因此应运而生。软测量技术最重要的一步就是软测量建模,近几年各种软测量建模方法不断涌现,其中高斯过程回归方法（Gaussian process regression,GPR）凭借其在处理小样本、复杂度较高的工业数据上的优势,被越来越多的学者关注。然而作为传统的软测量建模算法,高斯过程回归存在核函数单一、计算量较大、对初值敏感等问题,本文将针对这些问题开展改进研究。本文的研究得到了浙江省自然科学基金的资助,主要的研究内容和成果总结如下:（1）高斯过程回归结构以及参数优化研究。针对延迟焦化过程数据具有非线性、时变性和较强的复杂性等特点,提出一种基于万有引力搜索优化的组合核函数高斯过程回归算法。该算法具有两大特点:1)用组合核函数代替传统的单一核函数,相较于单一核函数,选择组合核函数能够更大可能地保留数据特征信息,使得映射关系更加符合数据分布,同时组合核函数的引入在结构上保证了算法具有更好的泛化能力;2)引入万有引力搜索算法寻找每一个核函数的最优超参数,克服...
【文章来源】：浙江理工大学浙江省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
延迟焦化装置工艺流程图
（a）工业现场腐蚀图 （b）管线内部腐蚀图图 2.2 开工线现场装置腐蚀状态图2.3.2 腐蚀机理开工线一般是在进热油、对塔实施预热的过程中使用，其余情况都属于闭合状一直位于 30℃-120℃的环境下。而焦化装置在运行过程中会经历注水、吹气等操作来的水汽和混杂较高浓度的 HS2都会停留在开工线的顶部区域，从而使得管线被湿 H蚀。湿 HS2腐蚀往往发生于温度较低的氛围下，反应的原理为：2xy2xFe yHS FeS yH电离： Fe Fe 2e2， HS HS H2，腐蚀反应： HS e FeS 2F 22 H 2 H e ，在酸性介质中，FeS 保护膜很容易被损坏，材料表面位于活性溶解
图 2.3 GPR 算法流程图表 2.2 不同算法 RMSE 值类型 SVR ELM GPRRMSE 9.15 9.23 8.45表 2.2 给出了 SVR 算法建模、ELM 算法建模、GPR 算法建模的 RMSE可看出利用 GPR 建模时具有较好的预测效果。同时图 2.4，2.5 分别给出了值误差图以及三种算法预测输出值与真实值对比图，为了结果呈现更加清组预测结果作对比图。从这两幅对比图中可明显看出高斯过程回归算法具强精准的预测效果、更适用于该工业模型建模。这更多的源于高斯过程回归具结构，且作为一种贝叶斯非参数模型，能够根据数据自适应地调节参数。基斯过程回归更适用于工业建模。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于互信息和自组织RBF神经网络的出水BOD软测量方法[J]. 李文静,李萌,乔俊飞. 化工学报. 2019(02)
[2]基于随机森林回归的手臂末端力的软测量方法[J]. 熊鹏文,林虹,宋爱国,胡凌燕,陈大鹏. 仪器仪表学报. 2017(10)
[3]随钻井间电位动态测量技术及其应用[J]. 张金成,单桂栋,张鑫,廖兴松,王爱国,付友义,周宝义,程运甫. 石油学报. 2016(S2)
[4]石油化工设备在湿硫化氢环境中的腐蚀与防护[J]. 朴国峰. 化工管理. 2016(24)
[5]基于Aspen Plus技术的流动腐蚀实时专家诊断监管系统开发[J]. 叶伊莎,任佳,偶国富,程宏伟,吴学华,金浩哲. 计算机系统应用. 2016(07)
[6]一种基于EGMM的高斯过程回归软测量建模[J]. 熊伟丽,张伟,徐保国. 信息与控制. 2016(01)
[7]一种动态校正的AGMM-GPR多模型软测量建模方法[J]. 熊伟丽,李妍君,姚乐,徐保国. 大连理工大学学报. 2016(01)
[8]基于改进Bagging算法的高斯过程集成软测量建模[J]. 孙茂伟,杨慧中. 化工学报. 2016(04)
[9]基于证据合成的高斯过程回归多模型软测量方法[J]. 梅从立,杨铭,刘国海. 化工学报. 2015(11)
[10]基于改进动态自适应模糊Petri网与BP算法的电网故障诊断[J]. 谢敏,吴亚雄,闫圆圆,诸言涵. 中国电机工程学报. 2015(12)
硕士论文
[1]明胶浓度的软测量建模及参数优化[D]. 高利敏.兰州理工大学 2011
[2]基于数据驱动的软测量建模方法研究及其工业应用[D]. 瞿伟.浙江大学 2008
本文编号：3318932
【文章来源】：浙江理工大学浙江省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
延迟焦化装置工艺流程图
（a）工业现场腐蚀图 （b）管线内部腐蚀图图 2.2 开工线现场装置腐蚀状态图2.3.2 腐蚀机理开工线一般是在进热油、对塔实施预热的过程中使用，其余情况都属于闭合状一直位于 30℃-120℃的环境下。而焦化装置在运行过程中会经历注水、吹气等操作来的水汽和混杂较高浓度的 HS2都会停留在开工线的顶部区域，从而使得管线被湿 H蚀。湿 HS2腐蚀往往发生于温度较低的氛围下，反应的原理为：2xy2xFe yHS FeS yH电离： Fe Fe 2e2， HS HS H2，腐蚀反应： HS e FeS 2F 22 H 2 H e ，在酸性介质中，FeS 保护膜很容易被损坏，材料表面位于活性溶解
图 2.3 GPR 算法流程图表 2.2 不同算法 RMSE 值类型 SVR ELM GPRRMSE 9.15 9.23 8.45表 2.2 给出了 SVR 算法建模、ELM 算法建模、GPR 算法建模的 RMSE可看出利用 GPR 建模时具有较好的预测效果。同时图 2.4，2.5 分别给出了值误差图以及三种算法预测输出值与真实值对比图，为了结果呈现更加清组预测结果作对比图。从这两幅对比图中可明显看出高斯过程回归算法具强精准的预测效果、更适用于该工业模型建模。这更多的源于高斯过程回归具结构，且作为一种贝叶斯非参数模型，能够根据数据自适应地调节参数。基斯过程回归更适用于工业建模。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于互信息和自组织RBF神经网络的出水BOD软测量方法[J]. 李文静,李萌,乔俊飞. 化工学报. 2019(02)
[2]基于随机森林回归的手臂末端力的软测量方法[J]. 熊鹏文,林虹,宋爱国,胡凌燕,陈大鹏. 仪器仪表学报. 2017(10)
[3]随钻井间电位动态测量技术及其应用[J]. 张金成,单桂栋,张鑫,廖兴松,王爱国,付友义,周宝义,程运甫. 石油学报. 2016(S2)
[4]石油化工设备在湿硫化氢环境中的腐蚀与防护[J]. 朴国峰. 化工管理. 2016(24)
[5]基于Aspen Plus技术的流动腐蚀实时专家诊断监管系统开发[J]. 叶伊莎,任佳,偶国富,程宏伟,吴学华,金浩哲. 计算机系统应用. 2016(07)
[6]一种基于EGMM的高斯过程回归软测量建模[J]. 熊伟丽,张伟,徐保国. 信息与控制. 2016(01)
[7]一种动态校正的AGMM-GPR多模型软测量建模方法[J]. 熊伟丽,李妍君,姚乐,徐保国. 大连理工大学学报. 2016(01)
[8]基于改进Bagging算法的高斯过程集成软测量建模[J]. 孙茂伟,杨慧中. 化工学报. 2016(04)
[9]基于证据合成的高斯过程回归多模型软测量方法[J]. 梅从立,杨铭,刘国海. 化工学报. 2015(11)
[10]基于改进动态自适应模糊Petri网与BP算法的电网故障诊断[J]. 谢敏,吴亚雄,闫圆圆,诸言涵. 中国电机工程学报. 2015(12)
硕士论文
[1]明胶浓度的软测量建模及参数优化[D]. 高利敏.兰州理工大学 2011
[2]基于数据驱动的软测量建模方法研究及其工业应用[D]. 瞿伟.浙江大学 2008
本文编号：3318932
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/3318932.html
