软测量建模方法研究及其工业应用

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1、浙江大学博士学位论文软测量建模方法研究及其工业应用姓名：傅永峰申请学位级别：博士专业：控制科学与工程指导教师：褚健;苏宏业20070301浙江大学博士学位论文法充分利用了两种建模方法的优点，克服了其各自的局限性，基于实际工业过程数据的仿真结果表明，所建模型运算速度快、预测效果良好，模型预测结果与化验室分析结果趋势比较吻合，预测精度高，可以满足复合肥各养分含量在线预报要求。31将基于混合建模方法的复合肥养分含量MIMO软测量模型应用于实际工业过程中复合肥养分：氮、五氧化二磷、氧化钾含量的实时估计，通过对数据采集、预处理、时序匹配、软测量建模以及

2、在线校正环节的精心实施，实现了过程的实时监控，在复合肥生产中起了重要的指导作用。实际运行结果显示所采用的软测量方法不仅实现简单，而且运算速度快、模型预测结果与化验室分析结果趋势较为吻合，满足了复合肥各养分含量在线实时预报的要求。41提出了一种基于混合建模技术的自适应软测量建模方法以解决软测量模型实际运行后的模型老化现象。该混合建模方法首先采用模糊C均值聚类(FcM)算法对训练样本进行聚类，并对每一类分别采用支持向量机进行训练建立子模型以提高模型的预测精度。当新增样本到来时，对支持向量机进行增量学习以便显著减少运算时间并提高模型适应工况变化的能

3、力。由于支持向量机运算的复杂性取决于支持向量的个数，因此，当增加一个支持向量时，采用启发式策略去掉支持向量机工作集中的一个老的支持向量并进行减量学习，从而可以在软测量模型中不断增加能够代表新工况的信息样本的同时控制工作样本集的规模。将所提出的软测量建模方法用于对二甲苯(Px)吸附分离过程纯度的预测，仿真结果表明所提出的建模方法可以有效地增强软测量模型适应工况变化的能力，提高其预测精度。关键词：软测量，建模方法，多输／k／多输出系统，混合建模，在线实时估计，模糊神经网络，简化机理模型，部分ld,--乘，模糊C均值聚类，增量支持向量机nABSTR

4、ACTThehiIghcrperformancerequirementsofcontrolsystemsformoderuindustrialprocesshavebeenpromotingthedevelopmentofsoftSffosortechnique．Inmodemcomplieatexlindustrialprocess，somevariablesareveryhardtobemeasuredorevencannotbemeasuredon-linebyexistinginstrumentsandsff／lsors．Softse

5、nsorisaneffectivemeansofimplementingtheon-lineevaluationofthesevariables．Atpresentsoftsensortechniquehasbecomeoneofthemostimportantresearchareasinprocesscontrolfield．Combiningtechnicsknowledgeofchemicalengineeringprocess，some：modelingmethodsofsoftsenSOrtechniquearestudiedin

6、tensivelyinthisdissertation．Furthermore，theproblemsofsoftsffllsorsimplementingforindusla-ialprocessesarealsostudiedandsolved．Themaincontributionsaredescribedasfollows：1)AnewsoftsensormodelingmethodbasedonimprovedFasBackneuro-fuzzysystemisdeveloped．Levenberg-Marquardtalgorit

7、hmisusedtotrainsomeparametersinthemodel，whiletheresidualparametersalestilltrainedbyBPalgorithm．Based011practicalprocessdata,theproposedimprovedFasBackn鲫ro-fuzzysystemisappliedtObuildsoftsensormodelof4-CBAconcentrationofpurifiedterephthalicacid(PTA)product．Simulationresultsi

8、ndicatethattheproposedmodelispreciseandefficientanditispossibletorealizethequality