基于OBE-PLS软测量的过程自适应建模

发布时间：2018-06-27 18:12

  本文选题：工况迁移 + 静态软测量　； 参考：《太原理工大学学报》2017年04期

【摘要】：针对工业过程中因时变和工况迁移等复杂因素的影响,使得利用固定样本集训练得到的静态软测量模型不能很好地跟踪当前对象,从而导致该模型预测性能下降的问题,提出了一种融合最优定界椭球(OBE)和偏最小二乘算法(PLS)的动态软测量建模方法。该方法以离线数据集建立PLS软测量模型,当有新的查询样本到达时,可通过主成分分析(PCA)建立统计量寻找与其相似的历史样本,并利用该历史样本通过OBE算法来动态更新PLS模型,从而使模型达到很好地跟踪效果,有效地解决了工业过程中时变和工况迁移的问题。最后在数值例子和球磨机的实例中验证了该方法的有效性。
[Abstract]:In view of the influence of complex factors such as time-varying and operating condition migration in industrial process, the static soft sensor model trained by fixed sample set can not track the current object well, which leads to the deterioration of prediction performance of the model. A dynamic soft-sensing modeling method combining optimal bounded ellipsoid (OBE) and partial least squares (PLS) is proposed. In this method, PLS soft sensor model is built from off-line data sets. When new query samples arrive, principal component analysis (PCA) can be used to build statistics to find similar historical samples. The historical sample is used to dynamically update PLS model by OBE algorithm, which makes the model track well and effectively solves the problems of time-varying and working condition migration in industrial process. Finally, the effectiveness of the method is verified by numerical examples and ball mill examples.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;代尔夫特理工大学;太原理工大学物理与光电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61450011) 山西省煤基重点科技攻关资助项目(MD2014-07) 山西省自然科学基金资助项目(2015011052)
【分类号】：O212.1;TP18

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本文编号：2074785