论文部分内容阅读
在工业生产和制造过程中存在着大量过程参数,这些参数往往与生产效率及产品质量密切相关,需要加以严格控制。然而,出于技术、工艺或经济的原因,无法对这些过程参数进行直接测量,为解决这个问题,软测量技术便应运而生,并已发展为当前过程控制和过程检测领域研究的热点之一。软测量建模方法主要有三种:第一种是基于过程反应机理的建模方法;第二种是基于数据驱动的统计建模方法;第三种是混合建模方法,即前两种方法的结合体。论文的主要研究内容包括:1.介绍了软测量技术的背景、概念、基本模型以及常用的软测量建模方法,重点介绍基于部分最小二乘(Partial Least Squares, PLS)建模方法的发展历史及研究现状。2.介绍PLS建模方法,给出其基本性质,并从理论上分析PLS方法的几何意义及其特性,结果证明了当保留同样数目的特征变量时,PLS比主元回归(Principal Component Regression, PCR)的拟合结果更优越。3.提出了一种新型的非线性部分最小二乘(NLPLS, Nonlinear Partial leastSquares)建模方法,可以更加有效处理过程非线性和数据共线性等复杂特性,提高模型的精度和推广能力。对聚丙烯熔融指数软测量建模的应用结果表明,采用该方法建立的软测量模型在模型精度和推广能力等方面明显优于NLPLS-II模型中的二次型多项式部分最小二乘(Quadratic Polynomial Partial Least Squares,QQPLS)方法建立的模型,并且计算精度满足工业生产的实际要求。4.针对模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)聚类算法对其初值的敏感度高,容易陷入局部最优解的缺点,引入了减法FCM聚类算法进行模糊结构辨识,然后用高斯核函数实现非线性PLS进行参数辨识,得到一种模糊PLS建模方法。并将该方法应用于工业PH值中和软测量模型,同时与NLPLS-II模型中的RBFPLS和QQPLS方法进行性能比较,仿真结果表明该算法效果好,预测精度高。5.简要介绍工业煤气化炉装置的机理过程,采用NLPLS方法建立了煤气化炉合成气组分浓度软测量模型,得到了模型的运行结果。其结果表明模型中各种合成气组分浓度的平均估计误差均满足工业生产要求。6.对全文进行总结,探讨了软测量建模技术有待进一步研究和探讨的问题。