基于高阶偏最小二乘的间歇过程建模.pdf

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1、第65卷第9期化工学报、，01．65No．92014年9月CIESCJournalSeptember2014基于高阶偏最小二乘的间歇过程建模王建平，胡益，侍洪波(华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室，上海200237)摘要：间歇过程的产品与现代人的生活息息相关，而建立可靠的模型是保障间歇过程安全运行的基础。针对间歇过程的数据特点，引入一种新的广义线性回归模型——高阶偏最小二乘(higherorderpartialleastsquares，HOPLS)。它与传统的间歇过程建模方法具有本质的不同，三维数据(批次×变量×时间)不需要展开成二维矩阵，而是直接

2、被分解成一组正交的Tucker矩阵之和。通过高阶奇异值分解(highordersingularvaluedecomposition，HOSVD)，张量变换和高阶正交迭代(higherorderorthogonaliteration，HOOI)找到能同时包含自变量和因变量最大信息的潜向量，与此同时得到对应的负载向量。对于新观测值，通过模型就可以实现对因变量的预测。最后利用PenSim2．0，对青霉素发酵过程进行仿真研究，验证了该间歇过程建模方法的有效性。关键词：间歇式；高阶偏最小二乘；建模：算法；预测DOh10．3969d．issn．0438·1157．2014．09．

3、030中图分类号：TP277文献标志码：A文章编号：O438—1157(2014)O9—3527一O8ModelingofbatchprocessbasedonhigherorderpartialleastsquaresWANGJianping，HUYi，SHIHongbo(KeyLaboratoryofAdvancedControlandOptimizationfo，ChemicalProcessofMinistryofEducation，EastChinaUniversityofScienceandTechnology，Shanghai200237，China)A

4、bstract：Theproductsofbatchprocessesarecloselyrelatedtothedailylifeofmodernpeople，anditiscrucialforbatchprocessmonitoringtoestablishamodelbasedonthenormalprocessdatasets．Inthispaper,accordingtothecharacteristicsofbatchprocess，anewgeneralizedmultilinearregressionmodel，termedthehigherorder

5、partialleastsquares(HOPLS)，isintroducedwiththeaimtobettermodelthethree—waybatchdata．Itdifferssubstantiallyfromthetraditionalmodelingapproach，andinsteadofunfoldingthethree—wayarraytoatwo—wayarray,itexplainsthedatabyasumoforthogonalTuckertensors．Higherorderorthogonaliteration(HOSVD)，tenso

6、rtransformationandhigherorderorthogonaliteration(HOOI)areusedtofindthelatentvectors，whichcontainthemaximuminformationofindependentvailablesanddependentvariablessimultaneously．Andtheloadingvectorsarecalculatedatthesametime．Forthenewobservationvalues，thedependentvariableswillbepredictedth

7、roughtheoutputofthemode1．Finally,thefeasibilityandeficiencyofthemethodareverifiedthroughthePenSim2．0simulationplatform．Keywords：batchwise；higherorderpartialleastsquares；modeling；algorithm；prediction2013．12．13收到初稿，2014—03—17收到修改稿。Receiveddate：201312．13．联系人：侍洪波。第一作者：王建平(1989一)，女，