基于主曲线的软测量及其应用研究

发布时间：2021-02-23 04:34

　　随着现代科技的飞速发展,以化工、生物、核电等为代表的各工业领域对生产过程中变量值测量的精确性和可靠性有了更高的要求。软测量技术经历了从线性到非线性、从离线修正到在线校正的过程,加上其高精度、低成本等优势,受到了越来越多学者们的关注。为解决工业过程软测量中的变量维数高、数据相互耦合、非线性强等问题,本文提出了基于主曲线的软测量方法,并以实际工业数据进行仿真验证,得到了较好的预测效果。总的来说,全文的研究工作和成果主要包括以下几个方面：（1）鉴于工业过程中经常遇到变量维数高、数据相互耦合、非线性强的研究对象,首先提出了相关性增强的主曲线回归模型,采用相关系数加权法增强自变量矩阵X与因变量矩阵Y之间的相关性,间接实现X与Y的极大相关。通过对自变量和因变量数据矩阵的修正后,在利用主曲线法提取隐变量信息的同时,考虑到了自变量与因变量之间的相关性,而且在隐变量空间中也进行了非线性拟合,因此可以很好地提取出对象的非线性特征。（2）为了验证提出的基于主曲线的非线性回归模型的准确性,将此模型分别用于氯乙烯生产过程中的精馏单元和核反应堆功率控制系统中,来实现对头塔塔底产品含水量和反应堆核功率的软测量,并与... 

【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 软测量技术概述
    1.2 非线性主元提取方法概述
        1.2.1 主曲线方法
        1.2.2 偏最小二乘方法
        1.2.3 神经网络方法
    1.3 研究背景和意义
    1.4 本章小结及本文主要研究工作
第2章 基于主曲线的软测量方法
    2.1 引言
    2.2 基于主曲线的非线性回归模型
        2.2.1 PLS模型的基本原理
        2.2.2 主曲线性质及算法
        2.2.3 相关性增强的主曲线回归模型
    2.3 PCPLS算法
    2.4 实例研究
        2.4.1 纯函数数据仿真
        2.4.2 氯乙烯精馏塔仿真实验
    2.5 本章小结
第3章 非线性软测量的工业应用研究
    3.1 引言
    3.2 核电站基础知识
        3.2.1 核能的转换与传输
        3.2.2 反应堆概述
    3.3 基于BP网络的非线性主元分析
        3.3.1 BP网络的基本结构
        3.3.2 BP网络算法及注意事项
        3.3.3 基于五层BP网络的非线性主元分析模型
    3.4 反应堆功率的软测量实现
    3.5 本章小结
第4章 控制系统仿真工具设计与实现
    4.1 引言
    4.2 设计思路
    4.3 功能介绍
        4.3.1 组态配置功能
        4.3.2 动态趋势图绘制功能
    4.4 控制系统的仿真实现
        4.4.1 蒸汽排放控制系统
        4.4.2 稳压器液位控制系统
        4.4.3 仿真实现
    4.5 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 全文研究工作总结
    5.2 研究工作展望
参考文献
攻读硕士期间科研成果
作者简历


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于核PLS方法的非线性过程在线监控[J]. 胡益,王丽,马贺贺,侍洪波.  化工学报. 2011(09)
[2]新时期我国核电发展现状及对策分析研究[J]. 王新新.  节能技术. 2010(01)
[3]基于神经网络PLS方法的软测量建模研究[J]. 梁军,汪小勇,王文庆.  浙江大学学报(工学版). 2004(06)
[4]工业流化床乙烯气相聚合中的在线测量与模型分析（II）[J]. 梁军.  传感技术学报. 2003(03)
[5]主曲线研究综述[J]. 张军平,王珏.  计算机学报. 2003(02)
[6]用数值遗传算法改进非线性PLS法进行构效关系研究[J]. 何梅,李通化,丛培盛.  高等学校化学学报. 1997(06)

硕士论文
[1]基于多元统计投影方法的工业过程软测量技术研究[D]. 汪小勇.浙江大学 2004



本文编号：3047027