【摘 要】
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针对间歇过程的操作曲线优化问题,利用正交信号校正算法,提出一种基于正交余弦相似度的数据驱动型优化策略。利用部分批次指标变量定义指标相关子空间,并通过奇异值分解获得
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61473137,61722306).
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针对间歇过程的操作曲线优化问题,利用正交信号校正算法,提出一种基于正交余弦相似度的数据驱动型优化策略。利用部分批次指标变量定义指标相关子空间,并通过奇异值分解获得背景空间的基,将新批次时段变量投影到正交基上从而提取出指标相关的信息;采用主元分析算法对校正后的变量降维,在降维后的载荷平面中,基于各校正时段变量与指标变量的余弦相似度实现操作曲线的优化;考虑到变量间的相似度会随着批次发生变化,推导出递推算法来更新操作曲线。将该方法应用到双酚A间歇结晶过程的温度曲线优化中,预测产率的提升验证了所提方法的可行性。
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