基于优化支持向量机的带钢延伸量软测量研究

带钢退火过程中存在多变量非线性主导因素和数据噪声,难以用数学模型精确描述退火炉内带钢的延伸量.针对这一问题,提出基于核主元分析(KPCA)与免疫粒子群(ICPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的炉内带钢延伸量软测量方法.采用ICPSO算法避免了粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,利用ICPSO对LSSVM进行参数寻优,通过KPCA去除样本噪声,提取输入数据样本中的非线性主元信息,建立ICPSO-LSSVM软测量模型.此方法用于退火炉内带钢延伸量预测,通过现场生产数据仿真实验进行非线性函数估计;对比其他几种现有算法,实验结果表明本文方法具有较高的预测精度.     

连续催化重整装置辛烷值软测量研究

研究连续催化重整生产过程中重整产品辛烷值软测量问题.首先结合工艺机理分析,找出影响辛烷值的主要参数,确定为辅助变量,建立起基于BP神经网络的辛烷值软测量模型.其次再采用PLS-BP算法改进模型结构,建立起基于PLS-BP神经网络的辛烷值软测量模型,可以看出PLS-BP所建模型结构相对简单,更适用于实际过程.最后对模型校正后在现场使用,结果表明测量结果令人满意.     

自适应软测量算法的汽车行驶状态估计

为了实现车辆行驶状态低成本测量,设计了估计汽车行驶状态参数的传统无迹卡尔曼滤波器和能够有效解决噪声时变特性的次优Sage-Husa噪声估计器相结合算法,通过建立电动汽车3自由度的动力学模型和HSRI轮胎模型,且融合低成本测量的纵、横向加速度和方向盘转向角传感器测量信息,从而可精确估计电动汽车行驶状态.在选定的典型工况下,通过与无迹卡尔曼软测量算法进行对比,硬件在环实验结果有效地验证了自适应无迹卡尔曼软测量算法具有很好的鲁棒性,且比无迹卡尔曼软测量算法更加能够有效地估计电动汽车的行驶状态.     

热轧过程中轧件组织与性能软测量系统的研究

介绍了热轧中轧件组织与性能软测量系统的组成和功能,讨论了开发软测量系统所必要的辅助变量选择和数据的预处理方法.通过对热轧过程中的工艺机理分析,并结合生产现场的控制要求,采用机理模型和人工神经网络相结合的方法建立了组织性能软测量系统的架构,并使用机理模型计算得到的微观组织和轧件的化学成分作为人工神经网络的输入变量,规范了人工神经网络的层次结构.在软测量系统的应用过程中,利用校正模型的短期和长期自学习方法,使系统的测量精度满足在线检测要求.     

焦炉立火道温度的智能集成软测量方法及其应用

在分析焦炉立火道温度特性的基础上,提出了一种基于线性回归(LR)和监督式分布神经网络(SDNN)的立火道温度智能集成软测量方法。通过特性分析提出了典型蓄热室的选取原则,并利用级数验证了选取的有效性。为反映蓄顶温度与立火道温度的关系,首先分别建立了一元、二元和十二元LR模型,并通过智能集成将3个模型的输出进行有机融合;然后在对样本监督式聚类后,利用SDNN获得各个子网的综合输出;最后由专家协调器协调LR和SDNN的输出,得到立火道温度的软测量值。实际运行结果验证了该方法的有效性。     

基于即时学习算法的软测量建模方法

针对工业过程中存在许多难以直接测量变量的问题,提出1种基于即时学习算法的软测量建模方法.提出k-矢量近邻方法建立系统的当前工况点的建模邻域,以提高即时学习算法的预测能力,利用递归最小二乘算法简化建模的在线计算量,通过PRESS估算得到算法的最优解,优化了算法,应用该算法对某一化工厂产品的酯化率进行测量建模,预测得到的最大相对误差为0.8742%,证明该方法的泛化性能良好,满足实际测量的精度要求,是1种便于理解,易于实现的软测量方法.     

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.     

基于最小二乘支持向量回归机的矿浆酸碱度鲁棒软测量

针对酸碱度在线检测仪稳定性差、维护保养成本高等不足及人工检测严重滞后的问题,结合泡沫浮选工艺机理分析,以在线泡沫视频图像表观特征为辅助变量,采用最小二乘支持向量回归机（Least Squares Support Vector Regression,LSSVR）实现了泡沫浮选矿浆酸碱度的软测量.将不同特性的核函数凸组合以提高模型性能,并采用最近邻山峰聚类算法约简核矩阵,降低计算复杂度,利用偏最小二乘回归提高模型鲁棒性.工业运行数据仿真结果表明,建立的软测量模型能够连续在线检测矿浆的酸碱度,并获得了比标准LSSVR、加权LSSVR及多核LSSVR更高的预测精度,可满足工业要求.     

漏入汽轮机真空系统空气量的软测量

针对目前汽轮机真空系统漏气量的直接测量一直没有好的方法的问题，文中提出一种基于真空系统严密性试验，并结合BP网络的漏入真空系统空气量的软测量方法。该方法以影响真空下降速度的凝汽器各运行参数以及真空下降速度作为网络的输入，以常规测量方法得到的漏入真空系统空气量作为目标输出，实现对漏入真空系统空气量的软测量。数值仿真结果证明该方法可以较准确地实现在真空系统严密性试验中对漏入真空系统空气量的测量。     

神经网络多模型软测量技术及应用

基于多模型思想，采用模糊聚类的方法对软测量数据进行了分类，对每类数据基于神经网络(NN)建模，采用RBF神经网络构造了每个数据样本的隶属度，将各模型输出的数据进行隶属度加权求和得到最终的软测量输出，并对某催化重整生产装置催化剂再生器氧含量进行了建模研究，获得了满意的结果。