基于时间差分和局部加权偏最小二乘算法的过程自适应软测量建模

摘要：

工业过程软测量模型常常因为过程的变量漂移、非线性和时变等问题而使得预测性能下降。因此，时间差分已被应用于解决过程变量漂移问题。但是，时间差分框架下的全局模型往往不能很好地描述过程非线性和时变等特性。为此，提出了一种融合时间差分模型和局部加权偏最小二乘算法的自适应软测量建模方法。时间差分模型可以大大减少过程变量漂移的影响，而局部加权偏最小二乘算法作为一种即时学习方法，可以有效解决过程非线性和时变问题。该方法的有效性在数值例子和工业过程实例中得到了有效验证。

关键词：时间差分模型、局部加权偏最小二乘算法、即时学习、软测量建模、质量预测

所属期刊栏目：67

分类号：TQ02(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金项目61370029。@@@@supported by the National Natural Science Foundation of China 61370029

在线出版日期：2016-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：724-728