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针对工业过程中因时变和工况迁移等复杂因素的影响,使得利用固定样本集训练得到的静态软测量模型不能很好地跟踪当前对象,从而导致该模型预测性能下降的问题,提出了一种融合最优定界椭球(OBE)和偏最小二乘算法(PLS)的动态软测量建模方法。该方法以离线数据集建立PLS软测量模型,当有新的查询样本到达时,可通过主成分分析(PCA)建立统计量寻找与其相似的历史样本,并利用该历史样本通过OBE算法来动态更新PLS模型,从而使模型达到很好地跟踪效果,有效地解决了工业过程中时变和工况迁移的问题。最后在数值例子和球磨机的实例中验证了该方法的有效性。
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第
4
8
卷
第
4
期
2
017
年
7
月
太原理工大学学报
JOURNAL
OF
TAIYUAN
UNIVERSITY
OF
TECHNOLOGY
Vo
l.48 No.4
Jul.2017
文章
编号
:
1007
-
94
32
(
2017
)
04
-
06
28
-
06
基于
OBE
-
PL
S
软测量的过程自适应建模
程瑞
辉
1a
,
庞宇
松
2
,
乔铁
柱
1b
,
阎高
伟
1a
(
1.
太原
理工大学
a.
信息工程学院
b.
物理与光电工程学院
,
太原
030024
;
2.
代尔夫特理工大学 机械
、
海事与材料工程
,
荷兰 代尔夫特
2628CN
)
摘
要
:
针对工业过程中因时变和工况迁移等复
杂因素的影响
,
使得利用固定样本集训练得到
的静态软测量模型不能很好地跟踪当前对象
,
从而导致该模型预测性能下降的问题
,
提出了一种融
合最优定界椭球
(
O
BE
)
和偏最小二乘算法
(
PLS
)
的动态软测量建模方法
。
该方法以离线数据集建
立
PLS
软测量模型
,
当有新的查询样本到达时
,
可通过主成分分析
(
PCA
)
建立统计量寻找与其相
似的历史样本
,
并利用该历史样本通过
O
BE
算法来动态更新
PLS
模型
,
从而使模型达到很好地跟
踪效果
,
有效地解决了工业过程中时变和工况迁移的问题
。
最后在数值例子和球磨机的实例中验
证了该方法的有效性
。
关键词
:
工况迁移
;
静态软测量
;
最优定界椭球
;
偏最小二乘
;
动态软测量
中图分类号
:
T
P29
文献标识码
:
A
DOI
:
10.16355
/
j
.cnki.issn1007
-
94
32t
y
ut.2017.04.021
Ad
a
p
tive
Soft
Sensin
g
Model
Based
on
OBE
-
PL
S
for
S
y
stem
Identification
CH
ENG
Ruihui
1a
,
PA
NG
Yuson
g
2
,
Q
IA
O
Tiezhu
1b
,
YA
N
Gaowei
1a
(
1.
a
.
C
o
lle
g
e
o
f
I
n
f
o
rmation
E
n
g
i
neerin
g
,
b
.
C
o
lle
g
e
o
f
P
h
y
s
ics
a
n
d
O
p
t
o
electronics
,
Ta
i
y
uan
Un
iversit
y
o
f
Te
chnolo
gy
,
Ta
i
y
uan
03
0024
,
Ch
ina
;
2.
Me
chanical
,
Ma
ritime
an
d
Ma
teriels
En
g
i
neerin
g
,
De
l
f
t
Un
iversit
y
o
f
Te
chnolo
gy
,
De
l
f
t
Ho
lland
,
26
28
CN
)
Ab
stract
:
Time
-
va
r
y
in
g
and
workin
g
-
co
ndition
transition
are
the
main
p
roblems
in
the
indus
-
tr
ial
p
rocess.However
,
the
static
soft
sensor
model
based
on
the
fixed
sam
p
le
cannot
track
the
current
ob
j
ect
,
which
leads
to
a
p
oor
p
rediction
p
erformance.In
this
p
a
p
er
,
a
d
y
namic
soft
sensor
modelin
g
a
pp
roach
based
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the
o
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timal
boundin
g
elli
p
soid
(
OBE
)
and
the
p
artial
least
s
q
uares
(
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)
al
g
orithm
was
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ro
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osed.Firstl
y
,
the
PLS
soft
sensor
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based
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offline
data
set
is
built.When
a
new
q
uer
y
sam
p
le
arrives
,
the
statistics
is
established
b
y
p
rinci
p
al
com
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onent
anal
-
y
si
s
(
PCA
)
to
find
similar
historical
sam
p
les
and
use
these
similar
sam
p
les
to
u
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date
the
PLS
model
b
y
OBE
al
g
orithm
,
so
that
the
model
achieves
a
g
ood
trackin
g
effect.This
method
can
ef
-
fe
ctivel
y
solve
the
p
roblem
of
time
-
va
r
y
in
g
and
workin
g
-
co
ndition
transition
in
the
p
rocess.The
a
pp
lication
results
of
numerical
exam
p
les
and
the
actual
industrial
data
were
g
iven
to
verif
y
the
ef
-
fe
ctiveness.
Ke
y
words
:
workin
g
-
co
ndition
transition
;
static
soft
sensin
g
;
o
p
timal
boundin
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elli
p
soid
;
p
ar
-
ti
al
least
s
q
uares
;
d
y
namic
soft
sensin
g
收稿
日期
:
20
17
-
02
-
10
基金
项目
:
国家自然科学基金资助项目
(
61450011
);
山西省煤基重点科技攻关资助项目
(
MD
2014
-
07
);
山西省自然科学基金资助项目
(
2015011052
)
通讯
作者
:
阎高伟
(
19
70-
),
男
,
博士
,
教
授
,
主要从事模式识别
、
机器学习研究
,(
E
-
ma
il
)
y
an
g
aowei
@
t
y
ut.edu.cn
引文
格式
:
程瑞辉
,
庞宇松
,
乔铁柱
,
等
.
基于
OB
E
-
PL
S
软测量的过程自适应建模
[
J
]
.
太原理工大学学报
,
2017
,
48
(
4
):
628
-
63
3.
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www.chinacaj.net
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