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《浙江大学》 2006年
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基于数据驱动的软测量建模技术及其工业应用

骆中华  
【摘要】:在工业生产和制造过程中,有一些变量出于技术或经济的原因,无法直接测量,但是这些变量对于保证产品的质量和保证生产装置的平稳运行都十分重要。为解决这个问题,软测量技术应运而生,并已发展为当前过程控制领域研究的热点之一。软测量技术的基本原理是根据某种最优准则,选择一组在工业上容易检测而且与主导变量有密切关系的辅助变量,通过构造某种数学关系,来实现对主导变量的实时估计。本论文的主要研究工作包括以下几个方面: 1.对当前软测量技术的发展、现状和特点等作了简单概述,并介绍了软测量技术的概念、基本模型以及一些常用的软测量建模方法,其中重点介绍了几种典型的基于数据驱动的软测量建模技术。 2.为了解决神经网络隐含层节点数难以确定的问题,提出了一种从RBF神经网络隐含层的输出信息出发,通过PLS快速剪枝法,一次性地剪去多余节点,生成最优规模的数学模型的方法。仿真研究说明了该方法的有效性。 3.为了提高软测量模型的泛化能力,使用了基于统计学习理论(STL)和结构风险最小化(SRM)原理的最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法来建立软测量模型,实验室仿真表明,该方法具有建模样本需求量少,预测精度高的优点。 4.用基于PLS快速剪枝法的RBF神经网络建模技术和最小二乘支持向量机建模技术分别对某化工企业精对苯二甲酸(PTA)晶体平均粒径以及某硫酸厂复合肥装置的养分含量建立了软测量模型。通过实际工业数据仿真表明,这两种方法均具有计算速度快、模型精度高的特点,适合实际工程应用的需求。 最后,在总结全文的基础上,探讨了软测量建模技术有待进一步研究和探讨的问题。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP274.4

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 张尉;快速抗扰动预测控制算法及其在精轧系统中的应用[D];武汉科技大学;2011年
2 陈明忠;基于支持向量机的微生物发酵过程软测量方法研究[D];江苏大学;2008年
3 钱丽;基于EGK’M-RBF神经网络的软测量建模与强化学习控制算法的研究[D];北京化工大学;2010年
4 张瑾;基于蚁群聚类优化的RBF神经网络软测量应用[D];东北大学;2008年
5 甄玉山;基于过程神经网络的化工过程软测量研究[D];北京化工大学;2012年
6 田韶超;基于含噪数据的电站锅炉数据驱动建模方法研究[D];河南科技大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 梁旻,熊智华,周强,徐用懋;MTBE反应器软测量系统与控制[J];化工自动化及仪表;1999年06期
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 刘瑞兰;软测量技术若干问题的研究及工业应用[D];浙江大学;2004年
2 刘斌;非线性系统建模及预测控制若干问题研究[D];浙江大学;2004年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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5 王尔丹;人群运动与密度估计技术研究[J];安全;2005年03期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 严传魁;王如彬;;基于汉密尔顿原理的神经元模型[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年
2 刘暾东;郑国祥;骆勤强;;基于现场总线的造气炉智能控制研究[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
3 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型辨识[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 ;Inverse System Control of Nonlinear Systems Using LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 ;A CDMA Signal Receiver Based on LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 ;LS-SVM Based Stable Generalized Predictive Control[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 阎纲;梁昔明;龙祖强;李翔;;一种新的提前一步预测控制算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 孙玉坤;王博;丁慎平;;基于模糊支持向量机的赖氨酸发酵软测量[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
4 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
5 李书艳;单点氨基酸多态性与疾病相关关系的预测及其机制研究[D];兰州大学;2010年
6 朱松;随机回归神经网络的动力学行为研究[D];华中科技大学;2010年
7 张明;电能质量扰动相关问题研究[D];华中科技大学;2010年
8 柴园园;普适的模糊推理系统理论及应用[D];北京交通大学;2011年
9 许伟;基于进化算法的复杂化工过程智能建模方法及其应用[D];华东理工大学;2011年
10 张相洋;杂质存在条件下的乳酸锌结晶行为研究[D];华东理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 李连昌;新安煤田二_1煤层煤与瓦斯突出危险程度预测[D];河南理工大学;2010年
3 罗婷婷;飞机钣金叠板数控套裁下料软件系统的研究[D];南昌航空大学;2010年
4 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
5 孟培培;基于3S的土地督察信息系统研究[D];山东科技大学;2010年
6 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
7 徐小任;基于BP神经网络的城镇网络地价评估模型研究[D];广西师范学院;2010年
8 程慧;基于神经网络的两类问题研究[D];广西师范学院;2010年
9 吴家瑞;服装产品加工成本快速估算方法研究[D];浙江理工大学;2010年
10 王捷;数字图像边缘检测方法的若干改进与应用研究[D];浙江理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赵吉文;;径向基SVM核参数混沌优化及工程应用[J];安徽大学学报(自然科学版);2007年01期
2 杨启伟;陈以;;常用温度控制法的对比[J];兵工自动化;2005年06期
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4 曹柳林,江弘,陈红;利用神经元网络实现门尼粘度的预估[J];北京化工大学学报(自然科学版);1997年04期
5 李明昌;梁书秀;孙昭晨;张光玉;;基于数据驱动模型的潮位和潮流预测方法研究[J];北京理工大学学报;2010年07期
6 黄显;栗大超;徐可欣;于海霞;黄福祥;胡小唐;;基于微型表面等离子共振生物传感器的葡萄糖浓度测量技术[J];传感技术学报;2006年05期
7 王酉;徐惠;李光;;基于碳纳米管修饰丝网印刷碳糊电极的葡萄糖和尿酸生物传感器[J];传感技术学报;2006年05期
8 闭治跃;王庆丰;唐建中;;基于径向基函数神经网络的挖泥船排泥管道泥浆浓度软测量模型研究[J];传感技术学报;2007年07期
9 李海军;徐建忠;王国栋;刘相华;;热轧带钢精轧温度的设定策略[J];东北大学学报;2006年05期
10 凌忠兴;;嵌入式系统中数字滤波的算法及软件流程[J];电测与仪表;2007年01期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 罗荣富;邵惠鹤;;推断控制中二次变量选择方法的研究[A];1992年中国控制与决策学术年会论文集[C];1992年
2 谭耘宇;卞皓;曹伟文;;带钢头部温度精度的优化[A];2005中国钢铁年会论文集(第4卷)[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 孙宗海;支持向量机及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2003年
2 刘瑞兰;软测量技术若干问题的研究及工业应用[D];浙江大学;2004年
3 刘斌;非线性系统建模及预测控制若干问题研究[D];浙江大学;2004年
4 陈小红;径向基函数网络及其在非线性控制中的应用[D];浙江大学;1996年
5 孙焕良;基于空间划分的优化聚类算法及相关技术研究[D];东北大学;2005年
6 刘彦鹏;蚁群优化算法的理论研究及其应用[D];浙江大学;2007年
7 傅永峰;软测量建模方法研究及其工业应用[D];浙江大学;2007年
8 盖玲;组合优化中的逆目标问题[D];浙江大学;2007年
9 陈水宣;热轧带钢温度建模和数值模拟[D];浙江大学;2008年
10 杨凤芹;基于粒子群的优化方法研究[D];吉林大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 鲍林;燃煤蒸汽锅炉热效率优化系统设计与工程应用[D];中国石油大学;2011年
2 李洁华;淤浆法高密度聚乙烯生产过程牌号切换优化[D];北京化工大学;2011年
3 张斌;聚类算法研究及在客户忠诚度分析中的应用[D];青岛大学;2003年
4 童豪;生物发酵过程中的软测量技术应用研究[D];浙江大学;2004年
5 陶斌军;基于DRNN的聚酯粘度软仪表的研究[D];北京化工大学;2001年
6 陈兰星;基于RBF神经元网络的聚酯工业软测量软件包的研究及开发[D];北京化工大学;2005年
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8 俞佩菲;阿维菌素发酵过程中的软测量技术应用研究[D];浙江大学;2006年
9 谭悦;热工大时滞系统的模糊预测控制[D];华北电力大学(河北);2006年
10 曾艳;蚁群算法在组合优化中的应用[D];西安电子科技大学;2006年
【二级引证文献】
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1 缪啸华;宋淑群;王建华;张凌波;顾幸生;;基于模糊神经网络的甲醇合成塔转化率软测量模型[J];石油化工自动化;2012年02期
2 王晓庆;陈戈;王栋;王春;;多点触摸手势分析及识别算法的研究[J];计算机科学;2012年S1期
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1 黄丽;基于数据驱动的生物反应过程软测量与优化控制[D];江苏大学;2011年
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1 南楠;基于软测量技术的陶瓷坯泥内应力在线测量[D];陕西科技大学;2011年
2 冯园园;基于Kalman滤波算法的状态估计及风电机组可靠性建模与优化研究[D];北京化工大学;2011年
3 丁慎平;赖氨酸发酵过程智能补料控制系统研究[D];江苏大学;2009年
4 叶三排;数控机床的热误差补偿技术研究[D];大连理工大学;2012年
5 马昌浩;建模技术在虚拟仪表中的应用[D];黑龙江大学;2012年
6 王晓庆;多点触控系统触摸指令智能解析算法的研究与实现[D];中国海洋大学;2012年
【二级参考文献】
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2 马广富,王宏伟,王司;基于模糊神经网络的系统模糊建模方法[J];哈尔滨工业大学学报;1999年05期
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5 罗荣富;邵惠鹤;王林;王克庭;;丙烯精馏塔的非线性推断控制系统[J];化工自动化及仪表;1992年05期
6 梁旻,熊智华,周强,徐用懋;MTBE反应器软测量系统与控制[J];化工自动化及仪表;1999年06期
7 刘瑞兰,苏宏业,褚健;PLS回归软测量方法在催化重整稳定油组分估计中的应用[J];化工自动化及仪表;2002年05期
8 罗健旭,张兆宁,邵惠鹤;应用基于粗集的模糊神经网络进行软测量建模的研究[J];化工自动化及仪表;2003年02期
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10 蒋慰孙;2000年化工自动化展望[J];化工自动化及仪表;1994年01期
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1 孙宗海;支持向量机及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2003年
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1 陈渭泉;软测量技术中的变量选择方法研究[D];浙江大学;2004年
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7 徐贵斌;梅志宏;;苏家河口水电站洪水实时预报方法研究[A];2009年云南电力技术论坛论文集(优秀论文部分)[C];2009年
8 袁安平;张湜;姜珉;陈可泉;;支持向量机在丁二酸发酵过程建模中的应用[A];PCC2009—第20届中国过程控制会议论文集[C];2009年
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3 吕宁;基于数据驱动的故障诊断模型及算法研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
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6 马贺贺;基于数据驱动的复杂工业过程故障检测方法研究[D];华东理工大学;2013年
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10 张龙;大规模森林场景的树木摇曳效果实时模拟[D];浙江大学;2008年
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1 骆中华;基于数据驱动的软测量建模技术及其工业应用[D];浙江大学;2006年
2 张莎;生成与提取的加工类型一致性对生成效应的影响[D];浙江大学;2005年
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