软测量技术及其在工业煤气化炉装置中的应用

【摘要】：目前在工业上，对过程控制系统的要求越来越高。在许多过程控制场合中仍然存在一些很难进行在线测量的变量，比如与控制系统质量相关的变量。这些因素往往会导致出现较高的测量误差等一系列后果。本文研究了在基于PLS和RBF神经网络的基础上，建立了多种软测量模型，较好地解决了这类变量的估计和控制问题。论文主要研究内容如下： 1.介绍了软测量技术的基本原理及发展现状，并着重介绍了软测量技术的建模方法以及研究现状。 2.介绍了主元回归分析方法，重点阐述了PLS方法的基本原理，基本性质及算法的研究现状等。同时，也介绍了RBF神经网络的模型结构、训练算法以及优缺点等。为后面章节的应用打下理论基础。 3.以一种新的推导方式，提出了RPLS算法。该算法一个优势在于不需要利用所有获得的数据，然后根据新的数据和旧的PLS模型参数来对模型进行更新，仿真结果表明该算法可以有效地更新模型以及有较好的预测精度。 4.提出把二次多项式、RBF神经网络与PLS及递推的PLS算法相结合的方法，分别建立了QPLS、RBF-PLS以及RBF-RPLS软测量模型，并以两个非线性模型为研究对象，分别对所建立的各个软测量模型进行检验，最后对这些模型的预测效果进行了比较。 5.介绍了工业煤气化技术及原理，采用基于RBF-RPLS算法的建模方法建立了在煤气化炉装置下合成气组分浓度的软测量模型，最后根据所建立的模型对各种合成气组分浓度进行预测，结果表明该模型的预测效果可以满足工业的许多生产要求。 6.总结了本论文的研究成果，并进一步的探讨了相关研究的问题及未来。 【关键词】：软测量 部分最小二乘方法 递推部分最小二乘方法 RBF-PLS模型 RBF-RPLS模型 煤气化炉
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TQ545;TP274
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 引言9
• 1.2 软测量技术的发展现状及原理9-13
• 1.2.1 中间的辅助变量选择11
• 1.2.2 数据的预处理11-12
• 1.2.3 软测量模型的建立12-13
• 1.2.4 软测量模型的在线校正13
• 1.3 软测量建模方法及研究现状13-16
• 1.3.1 机理分析建模14
• 1.3.2 回归分析建模14
• 1.3.3 状态估计建模14-15
• 1.3.4 模糊技术建模15
• 1.3.5 人工神经网络建模15
• 1.3.6 支持向量机建模15-16
• 1.4 论文主要内容的安排16-17
• 第二章 理论研究基础17-27
• 2.1 引言17
• 2.2 主元回归分析17-18
• 2.3 主元的特性18-19
• 2.4 部分最小二乘方法19-23
• 2.4.1 算法的基本原理20-21
• 2.4.2 算法的基本性质21-22
• 2.4.3 算法的研究现状22-23
• 2.5 基于 RBF 神经网络理论分析23-26
• 2.5.1 RBF 神经网络的结构23-24
• 2.5.2 RBF 神经网络的训练算法概述24-25
• 2.5.3 RBF 神经网络的优点及问题25-26
• 2.6 本章小结26-27
• 第三章 递推部分最小二乘方法27-31
• 3.1 引言27
• 3.2 PLS 核算法27-28
• 3.3 递推的 PLS 算法28-29
• 3.4 递推 PLS 算法在软测量建模中的应用29-30
• 3.5 本章小结30-31
• 第四章 基于 QPLS/RBF-PLS/RBF-RPLS 的软测量模型及应用31-44
• 4.1 引言31
• 4.2 基于 QPLS 的软测量建模方法及应用31-34
• 4.2.1 模型的算法改进32-33
• 4.2.2 仿真研究33-34
• 4.3 基于 RBF-PLS 的软测量建模方法及应用34-37
• 4.3.1 基于 RBF-PLS 的模型结构34-35
• 4.3.2 基于 RBF-PLS 的模型算法35-36
• 4.3.3 仿真研究36-37
• 4.4 基于 RBF-RPLS 的软测量建模方法及应用37-41
• 4.4.1 模型结构37-38
• 4.4.2 基于 RBF-RPLS 模型的算法38-40
• 4.4.3 仿真研究40-41
• 4.5 模型比较41-43
• 4.6 本章小结43-44
• 第五章 工业煤气化炉合成气组分浓度的软测量44-54
• 5.1 引言44
• 5.2 煤气化技术44-48
• 5.2.1 煤气化工艺原理45-46
• 5.2.2 煤气化炉的研究46-48
• 5.3 煤气化炉合成气组分浓度的软测量建模分析及应用48-52
• 5.4 与其他软测量模型的比较52-53
• 5.5 本章小结53-54
• 第六章 总结与展望54-56
• 致谢56-57
• 参考文献57-61
• 附录61

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