【摘 要】
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准确可靠的装置测量数据是实现工业过程优化、控制的前提条件.然而,在实际过程中某些变量无法或难以用仪表直接检测分析;同时有些已测量数据可能存在较大的测量误差.这就需要
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准确可靠的装置测量数据是实现工业过程优化、控制的前提条件.然而,在实际过程中某些变量无法或难以用仪表直接检测分析;同时有些已测量数据可能存在较大的测量误差.这就需要使用软测量(soft-sensing)技术来获得过程中未测数据,并校正不准确的测量数据.该文综合分析软测量技术进展,对软测量技术领域中的过失误差侦破、数据校正、软测量建模等主要问题进行了深入研究.1、深入研究了神经网络在软测量技术中的应用问题,探讨了样本构造、训练模式选择等因素对训练结果的影响.2、提出了整合数据校正的多过失误差侦破新方法.3、提出了用于动态过程数据校正的增强型反馈网络.4、探讨了PCR法、径向基函数网络用于软测量建模的可行性.5、对动态过程的软测量建模进行了初步探讨.
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