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助训练策略下的多模型软测量建模
作者姓名:何罗苏阳  熊伟丽
作者单位:1.江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡 2141222.江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏 无锡 214122
基金项目:国家自然科学基金(61773182);国家重点研发计划(2018YFC1603705-03)
摘    要:由于复杂工业过程中存在强非线性、多阶段耦合以及有标签样本数量偏少的情况,传统的全局软测量模型难以精确描述整个过程。为此,提出一种助训练策略下的多模型软测量建模方法。该方法采用模糊C均值聚类算法挖掘样本集中的相似性样本并建立若干子模型;通过引入助训练策略,形成基于主、辅学习器的协同训练框架,并设计置信度评估机制淘汰误差样本的同时扩充子模型的建模空间;进而将模糊隶属度作为D-S证据理论的概率分配函数计算出子模型权重,对子模型的输出进行融合以得到最终的模型预测 结果 。通过对脱丁烷塔工业过程的实际数据进行建模仿真,结果表明此模型具有良好的预测性能。

关 键 词:软测量建模  多模型  助训练  学习器  脱丁烷塔  
收稿时间:2022-08-18
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