基于主曲线的软测量及其应用研究

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1、浙江大学硕士学位论文CurvesAuthor’ssignature：一‘■●Supervlsor’ssignature：ExternalReviewers：』选Q望Y堡i!Y丛Q业盟i鲤』选Q型堡i鲤ProfBaoLiweiExaminingCommitteeChairperson：ProfBaoLiweiExaminingCommitteeMembers：．△墨墨Q壁：里煦￡圣h盟Li鱼卫g．．．．．．．△兰墨Q垒：￡＆￡．Z塾垫g．至垫i一．Dateoforaldefense：12mMarch．2013浙江大学硕士学位论文浙

2、江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得逝姿盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：老浩签字目期：kI弓年弓月I多日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解鲞望盘堂有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权逝姿态堂可以将学位

3、论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：套i老签字日期：如}了年弓月I多日V浙江大学硕二IJ学位论文致谢时光飞逝，我即将告别两年多来的研究生生活。临别之际，感慨万分，在此，我谨向在两年多来的学习和生活中帮助指导过我的老师、同学、朋友以及家人表示深深地感谢。首先，我要衷心感谢我的导师梁军教授。在这两年多的研究生阶段里，梁老师在无论在学习还是生活上都给予了我很大的支持和指导。从研究方向的选择到具体的研究工作细节，梁

4、老师始终从我的研究兴趣出发，并且始终能把问题化难为易，便于我更好理解，这些都使我受益匪浅。特别是在学术论文写作期间，梁老师一丝不苟帮我修改论文，让我非常感动。梁老师严谨踏实的学术作风和平易近人的生活作风是我永远学习的榜样，在此再次表示感谢。其次，感谢407实验室的兄弟姐妹们带来的良好科研氛围。感谢师兄叶鲁斌、费正顺、石向荣、段斌、赵璺、张伟杰、金鑫，师姐吕燕、杨敏等在科研上一直给予我的帮助，我会永远铭记于心；感谢9币弟钱明辉、谭海龙、黄炜平，师妹刘康玲等对我学习和生活上的支持与鼓励。特别要感谢的是同届的池清华、赵利和潘衍，我们一

5、起入校，一起成长，一起前进。感谢同一届的王俊、孙建良等同学对我鼓励和帮助，感谢室友王凯、李智鹏王子萌等对我生活上的照顾。感谢我的家人对我多年学习生活的无私奉献和全力支持，尤其感谢我的父母这么多年来对我的谆谆教导以及培养我所付出的汗水和心血。最后，再次感谢所有帮助过我的老师、同学、朋友以及家人。谨将此文献给你们。本浊亍J口2013年3月6日于求是园Vn浙江火学硕士学位论文Vlli摘要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

6、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】，之间的相关性，间接实现x与】，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

7、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，并与用传统偏最小二乘方法、多项式偏最小二乘方法和BP神经网络方法建立的非线性模型进行预测效果的比较。比较结果表明，基于主曲线非线性回归模型的软测量方法可以对待测主导变量实现更为准确的预测。(3)针对核电工业过程中存在着

8、大量的单回路和串级回路控制系统以及核电运行的特殊重要性，设计了一个控制系统仿真工具，来实现对核电站中各控制子系统的仿真实验。该仿真工具实现了系统组态配置、动态趋势图绘制等功能，并在核电中的蒸汽排放控制系统和稳压器液位控制系统中得到了模拟验证，使用起来直观方便，具