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多模型软测量建模方法研究及其应用

作　者: 邓卫卫
导　师: 杨慧中
学　校: 江南大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 软测量多模型支持向量机监督仿射传播聚类 K近邻算法高斯过程
分类号: TP274
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

软测量技术是过程控制和过程检测领域解决难测变量实时估计等问题的重要手段。随着实际工业过程对象的日益复杂,对于带有非线性、多变量、时变性等复杂特性的系统,采用单模型方法建立的软测量模型往往难以满足系统的精度要求,而采用多模型软测量建模方法可以较好地描述对象的过程特性,显著提高软测量模型的预测精度和鲁棒性。本文将以实际工程应用为背景,从模型组合以及提高分类准确率等方面研究建立多模型软测量模型的方法:(1)针对采用单一模型建模方法存在的局限性,提出了一种基于非线性回归和支持向量机的多模型建模方法。该方法将模型分为两部分,一部分由简单的非线性回归模型估计对象的总体变化趋势,另一部分由一个支持向量机组合模型来描述对象的局部变化特性,最后将该组合模型与非线性回归模型叠加,构成多模型软测量模型。将该建模方法应用到双酚A反应的催化剂活性软测量中,仿真结果表明了该方法的有效性。(2)针对传统的多模型建模方法在聚类过程中不考虑模型的输出误差而导致最终的模型存在较大误差的问题,提出了一种带监督的仿射传播聚类多模型建模方法。该方法先由仿射传播聚类算法得到初始聚类,然后根据输出误差对聚类进行循环调整至误差最小,最后得到准确划分的聚类并采用最小二乘支持向量机建立子模型来实现对输出的估计。(3)针对K近邻算法中难以确定K值的定量问题,提出一种基于AR模型思想的高斯过程多模型建模方法。该方法借鉴AR模型的思想,将前一时刻的输出值作为当前时刻输出值的一个影响因素放入输入集中,通过计算训练样本的平均最小距离从而得到一个搜索半径,根据搜索半径来确定K值和K个近邻样本的权重,采用加权输出的方式来获得组合模型的输出。将该建模方法应用到某双酚A反应釜出口苯酚含量的软测量建模中,仿真结果表明该方法可以获得较高精度的模型,并且模型具有较好的推广能力。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 课题背景及意义  7-8
  1.2 软测量理论概述  8-9
  1.3 多模型建模方法研究现状  9-11
    1.3.1 建模数据的分类方法  9-10
    1.3.2 子模型建模方法  10
    1.3.3 子模型的连接方式  10-11
  1.4 论文的研究内容及安排  11-13
第二章软测量过程及建模方法概述  13-21
  2.1 引言  13
  2.2 软测量建模过程  13-15
    2.2.1 辅助变量的选择  13
    2.2.2 数据采集  13-14
    2.2.3 数据预处理  14-15
    2.2.4 软测量模型的建立  15
    2.2.5 软测量模型的在线校正  15
  2.3 基于数据驱动的软测量建模方法  15-20
    2.3.1 支持向量机回归算法  15-18
    2.3.2 高斯过程回归  18-20
  2.4 本章小结  20-21
第三章一种基于非线性回归和支持向量机的多模型建模方法  21-27
  3.1 引言  21
  3.2 多模型建模方法  21-23
    3.2.1 非线性回归分析  21-22
    3.2.2 SVM 算法  22
    3.2.3 多模型的建立  22-23
  3.3 工业实例研究  23-25
  3.4 本章小结  25-27
第四章一种带监督的仿射传播聚类多模型建模方法  27-33
  4.1 引言  27
  4.2 仿射传播聚类算法  27-28
  4.3 最小二乘支持向量机  28-29
  4.4 带监督的多模型建模方法  29-30
  4.5 仿真实例  30-32
  4.6 本章小结  32-33
第五章基于AR 模型思想的高斯过程多模型建模方法  33-39
  5.1 引言  33
  5.2 基本原理  33-35
    5.2.1 AR 模型  33
    5.2.2 K 近邻算法  33-34
    5.2.3 高斯过程建模方法  34-35
  5.3 多模型建模方法  35-36
    5.3.1 基于AR 模型思想的建模方法  35
    5.3.2 基于MMD 的K 近邻算法  35
    5.3.3 多模型的建立  35-36
  5.4 仿真实例  36-38
  5.5 本章小结  38-39
第六章总结与展望  39-41
  6.1 本文的工作总结  39
  6.2 今后工作展望  39-41
致谢  41-43
参考文献  43-49
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文  49

多模型软测量建模方法研究及其应用

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