基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.     

基于改进的GA-LSSVM的软测量建模方法

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线测量的问题,提出了一种改进的最小二乘支持向量机(IGA-LSSVM)的软测量建模方法.该方法采用核独立分量分析(KICA)对高维数据进行特征提取,利用改进的最小二乘支持向量机进行建模.该方法既利用了最小二乘支持向量机求解速度快的特点,又利用了自适应遗传算法强大的全局搜索能力,增强了模型的自适应性.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,基于IGA-LSSVM方法建立的软测量模型具有较高的预测精度和泛化能力.     

基于无迹卡尔曼滤波的LSSVR在线多步时间序列预测

准确宽范围多步预测在时间序列预测应用中带来了巨大挑战.提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的在线多步预测方法,利用时间滑动窗口减小算法的计算负荷,UKF方法实现LSSVR模型参数更新以提高预测精度.当预测范围达到预定步长p时,由核宽度σ、支持值参数{α_k}_k~L_(=1)以及偏移项b所构成的模型参数通过新的测量值和UKF进行在线更新.提出的方法不仅以较少的训练数据建立在线预测模型(所需训练数据集大小为相空间维数与滑动窗口长度之和),且多步预测值的精度相比于传统方法得到进一步提高.最后,通过几个实验研究论证了提出方法的有效性和优越性.     

基于彩色图像特征的铜成分软测量模型

针对再生铜熔炼过程中铜成分离线检测时滞大的问题,提出了一种基于颜色特征的再生铜成分参数准在线估计方法.首先获取现场取样并固化再生铜样品的彩色图像,然后使用RGB颜色空间、色调和颜色向量角分别量化再生铜颜色特征,最后利用最小二乘支持向量回归（LSSVR）对铜成分参数建立回归模型,进而实现铜成分参数估计.通过对再生铜样品的对比分析,该软测量模型能够准确快速地估计出测试样本的铜成分,既解决了铜成分参数离线检测时滞大的问题,又满足了工程要求的精度,验证了利用彩色图像特征构建铜成分软测量模型的方法是可行、有效的.     

基于改进LSSVR模型的移动节点定位技术研究

针对最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LSSVR)模型在移动节点定位过程中存在难以确定最优参数的不足,提出一种基于改进粒子群算法优化LSSVR模型的定位方法.通过最小二乘支持向量回归机构造节点定位的模型,自适应调整惯性权重以及学习因子来提高粒子群算法的寻优性能,并将其应用到LSSVR模型的参数优化中,避免参数选择的盲目性.根据接收信号强度指示(received signal strength indication,RS-SI)测距技术获得节点移动过程中的距离向量,将其输入LSSVR定位模型,估计出未知节点的坐标.仿真结果表明,相对于LSSVR与PSO-LSSVR算法,所提算法的定位精度分别提高了25.9％和19.7％,具有较好的定位稳定性与实时性.     

基于核偏最小二乘的砷盐净化除钴过程钴离子浓度软测量

针对锌湿法冶炼砷盐净化除钴过程中钴离子浓度无法在线检测给生产优化控制带来困难的问题,建立基于机理模型和核偏最小二乘(kernel partial least squares,KPLS)参数辨识的钴离子浓度软测量模型;考虑到过程具有时变性,根据所建立的软测量模型特点,提出一种双向递归KPLS模型参数更新和滤波修正相结合的模型在线校正方法,以提高软测量模型精度;同时,采用基于主元分析和贝叶斯分类的异常值在线检测方法实现对参数辨识相关检测量的实时异常值在线检测,保证用于参数更新数据的有效性。研究结果表明:所建钴离子浓度软测量模型跟踪效果好,满足实际生产过程预测精度要求,解决了钴离子浓度无法在线检测给优化控制带来的困难,可为生产过程的优化控制提供指导。     

基于支持向量机的生物发酵过程软测量建模

针对最小二乘向量机的缺陷,提出了一种改进的最小二乘支持向量机回归方法.根据输入变量和样本点间欧氏距离的大小,去除回归模型中大部分的样本点,从而获得回归模型的“稀疏”特性,大大提高计算速度.同时,将这一方法应用于生物发酵过程,建立了青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型,实现了青霉素浓度的在线预估.仿真结果表明,这一方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段.     

基于KPCA和LSSVM的氧化铝粉流量预测

针对氧化铝粉流量需在线精确测量,在线分析仪表成本较高和测量滞后的问题,提出了一种将核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)两种方法相结合的软测量混合建模方法,通过核主元分析(KPCA)提取数据非线性主元,并利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立氧化铝粉流量预测模型,预测结果表明该模型具有更好的非线性数据处理能力,运算速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,能满足氧化铝粉流量的在线测量要求.     

基于IRLS-ELM生物发酵在线软测量建模方法

为解决生物发酵过程中生物量浓度难以在线测量的问题,提出一种基于改进的最小二乘正则化极限学习机(IRLS-ELM)软测量建模方法并将其应用于红霉素发酵过程生物量浓度的在线预测中.根据误差反馈原理,将训练误差作为输入建立带反馈的神经网络,以提高模型预测精度.并将加权最小二乘法引入到ELM中改进其数学模型,削弱离群点或者不稳...     

基于支持向量机的软测量建模方法的应用

利用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法,通过工业现场数据来对丁二烯精馏装置建立软测量模型.对于该软测量模型,支持向量机方法比BP神经网络方法具有更好的泛化能力.研究结果表明,基于最小二乘的支持向量机建模方法是一种有效的软测量建模方法.     

OSC-PLS方法用于渣油裂解装置的软测量建模

渣油裂解反应中,影响沥青产率的因素多,反应机理十分复杂,难以建立准确的机理模型。采用基于正交投影的正交信号校正(OSC)算法对输入变量测量数据进行预处理,剔除数据中所含的与待测变量如浓度、收率等无关的噪声信息;再实施OSC与偏最小二乘(PLS)回归相结合的OSC-PLS方法,建立渣油裂解装置沥青产率的软测量校正模型。结果显示:模型精度和稳定性较非线性方法均有显著提高,而且模型所需PLS成分数减少,模型更简洁。     

一种基于高斯过程的非线性PLS建模方法

提出了一种基于高斯过程(GP)和偏最小二乘法(PLS)的非线性PLS方法(GP-PLS),以更加有效地处理过程非线性、多输入和数据共线性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度。该方法首先采用PLS进行特征提取,再用GP建立PLS的内部模型,因而具有GP与PLS的优点。对工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量建模的应用表明,采用该方法建立的软测量模型在模型精度、推广能力等方面明显优于一些传统软测量建模方法,满足工业现场应用要求。     

基于稀疏化鲁棒LS--SVR与多目标优化的铁水硅含量软测量建模

针对高炉炼铁过程的关键工艺指标———铁水硅含量[ Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机( R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[ Si]动态软测量建模方法。首先,针对标准最小二乘支持向量机( LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGIII加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标。在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[ Si]在线软测量模型。工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性。     

Algorithmic Study of M-Estimators for Multi-Function Sensor Data Reconstruction

This paper describes a data reconstruction technique for a multi-function sensor based on the M-estimator, which uses least squares and weighted least squares method. The algorithm has better robustness than conventional least squares which can amplify the errors of inaccurate data. The Mestimator places particular emphasis on reducing the effects of large data errors, which are further overcome by an iterative regression process which gives small weights to large off-group data errors and large weights to small data errors. Simulation results are consistent with the hypothesis with 81 groups of regression data having an average accuracy of 3.5%, which demonstrates that the M-estimator provides more accurate and reliable data reconstruction.     

无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法

采用最小二乘优化算法,研究了基于接收信号强度测量的信号源定位问题.首先,建立了路径损耗的线性化模型;然后,介绍了加权最小二乘法,并提出了无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法.最后将本文提出的迭代加权最小二乘法与基于接收信号强度（RSS）的2种算法进行比较,仿真结果表明提出的算法在定位精度方面有更好的表现.      

RBF-LVLS方法用于甲醇合成反应器的软测量建模

及时、准确地测定化工过程变量,对确保生产过程稳定、有效控制产品质量具有重要意义。RBF-LVLS是在分析RBF-PLS的基础上提出的新方法,它保留了RBF-PLS的优点,采用非线性的神经网络结构,又用数学方法直接求解,免去了ANN冗长的训练过程和其他诸多欠缺,同时,它所集成的LVLS方法将PLS的多个目标函数整合为因变量成分拟合误差一个,以此循环迭代求解自变量和因变量的成分及它们间的回归系数,从而使建立的模型既具有很高的预报精度和良好的稳定性,又有简洁的解析形式,便于优化等进一步的计算和处理。RBF-LVLS方法成功应用于甲醇合成反应器的软测量建模。     

一种多尺度球磨机筒体振动频谱分析与建模方法

针对基于传统快速傅里叶变换获得的单尺度筒体振动频谱难以有效揭示磨机研磨机理和筒体振动信号组成,以及现有文献中经验模态分解(EMD)技术预测精度低的问题,提出了基于偏最小二乘算法的多尺度筒体振动频谱分析与建模方法.该方法首先采用经验模态分解技术将筒体振动信号分解为具有不同时间尺度的内禀模态函数(IMF),接着通过傅里叶变换获得多尺度频谱,最后采用基于偏最小二乘算法的潜变量贡献率分析和选择不同尺度频谱,并建立融合不同尺度频谱的磨机负荷参数软测量模型.采用实验球磨机的实验数据仿真验证了所提方法的有效性.     

软测量技术的新进展及其在火电厂热工过程中应用

针对火电厂热工过程中传统测量方法所面临的问题,探讨和研究了目前在火电厂热工过程中使用软测量技术的最新进展及应用。并主要通过分析燃煤电厂烟气含氧量测量的现状,提出了基于最小二乘支持向量机的软测量方法,给出了相应的系统结构和算法。     

基于PSO优化LS-SVM的木材含水率软测量建模

木材含水率是木材干燥过程中重要的技术指标。针对木材干燥过程具有强耦合、大滞后、非线性的特点以及木材含水率检测存在的问题,提出一种软测量方法。利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对非线性系统时间序列数据进行学习,建立被控对象的软测量模型,同时通过粒子群优化(PSO)算法对LS-SVM的惩罚因子和核函数参数进行滚动优化,提高软测量模型的预测精度。将木材干燥窑内的温度、湿度以及木材含水率作为样本数据,通过PSO优化的LS-SVM方法建立木材含水率的软测量模型,进而利用该模型实现对目标检测点木材含水率的软测量。仿真结果表明,PSO-LSSVM软测量模型预测精度高,泛化能力强,满足木材干燥控制系统的实际测量要求。