【摘 要】
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根据聚丙烯腈(PAN)生产过程对水洗机质量指标进行实时控制的需要,应用非线性最小二乘方法确定水洗过程机理模型的关键参数,并对机理模型的输出误差利用支持向量机(SVM)方法进行补偿.由此建立的水洗过程软测量混合模型用于在线推理水洗机出口的含固率.仿真研究表明,相较于单一机理模型,该混合模型预测精度较高,性能优良.
【机 构】
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江南大学信控学院电气自动化研究所 无锡 214122 华东理工大学自动化研究所 上海 200237
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根据聚丙烯腈(PAN)生产过程对水洗机质量指标进行实时控制的需要,应用非线性最小二乘方法确定水洗过程机理模型的关键参数,并对机理模型的输出误差利用支持向量机(SVM)方法进行补偿.由此建立的水洗过程软测量混合模型用于在线推理水洗机出口的含固率.仿真研究表明,相较于单一机理模型,该混合模型预测精度较高,性能优良.
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