復雜工業(yè)過程是制造業(yè)的重要組成部分,是我國國民經濟和社會發(fā)展的支柱產業(yè)。在金屬冶煉、選礦等傳統(tǒng)行業(yè),存在大量的關鍵工藝參數(shù)無法在線檢測,導致該類行業(yè)綜合控制水平落后,面臨著巨大的產業(yè)升級改造壓力。為了提高現(xiàn)代工業(yè)競爭力,實時在線監(jiān)測與穩(wěn)定控制對于保證生產安全和提高產品質量至關重要,本文圍繞復雜工業(yè)過程監(jiān)控與優(yōu)化控制所面臨的瓶頸,利用基于數(shù)據(jù)驅動的軟測量技術解決工業(yè)過程檢測與控制存在的難題,為實現(xiàn)復雜工業(yè)信息化和智能化發(fā)展奠定技術基礎,重點研究以下幾個方面:1)針對單一預測模型不能反映工業(yè)間歇過程中多階段特性及階段間過渡特性問題,提出一種基于Gath-Geva聚類和核極限學習機的多模型軟測量方法。首先采用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）對輸入做特征提取,然后利用Gath-Geva算法對間歇過程進行多階段工況劃分,分別建立局部KELM模型,將各局部模型的模糊隸屬度作為權重對局部KELM模型預測值進行加權得到最終預測值。本文以青霉素發(fā)酵數(shù)據(jù)進行實驗測試,結果表明本文所提多模型算法相較于單一模型,具有更高的預測精度。2)針對間歇過程軟測量易受離群點... 

【文章來源】：湖南大學湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：131 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

工業(yè)過程生產現(xiàn)場

圖2.5分割系數(shù)和分類熵指標驗證最佳聚類數(shù)目

青霉素階段辨識結果

【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于數(shù)據(jù)驅動多輸出ARMAX建模的高爐十字測溫中心溫度在線估計[J]. 周平,劉記平.  自動化學報. 2018(03)
[3]集成自編碼與PCA的高爐多元鐵水質量隨機權神經網絡建模[J]. 周平,張麗,李溫鵬,戴鵬,柴天佑.  自動化學報. 2018(10)
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博士論文
[1]基于局部學習的自適應軟測量建模方法研究[D]. 邵偉明.中國石油大學(華東) 2016
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本文編號：3510632