軟測量技術(shù)及其在工業(yè)煤氣化爐裝置中的應(yīng)用

【摘要】：目前在工業(yè)上，對過程控制系統(tǒng)的要求越來越高。在許多過程控制場合中仍然存在一些很難進(jìn)行在線測量的變量，比如與控制系統(tǒng)質(zhì)量相關(guān)的變量。這些因素往往會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)較高的測量誤差等一系列后果。本文研究了在基于PLS和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，建立了多種軟測量模型，較好地解決了這類變量的估計(jì)和控制問題。論文主要研究內(nèi)容如下： 1.介紹了軟測量技術(shù)的基本原理及發(fā)展現(xiàn)狀，并著重介紹了軟測量技術(shù)的建模方法以及研究現(xiàn)狀。 2.介紹了主元回歸分析方法，重點(diǎn)闡述了PLS方法的基本原理，基本性質(zhì)及算法的研究現(xiàn)狀等。同時(shí)，也介紹了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練算法以及優(yōu)缺點(diǎn)等。為后面章節(jié)的應(yīng)用打下理論基礎(chǔ)。 3.以一種新的推導(dǎo)方式，提出了RPLS算法。該算法一個(gè)優(yōu)勢在于不需要利用所有獲得的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)新的數(shù)據(jù)和舊的PLS模型參數(shù)來對模型進(jìn)行更新，仿真結(jié)果表明該算法可以有效地更新模型以及有較好的預(yù)測精度。 4.提出把二次多項(xiàng)式、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PLS及遞推的PLS算法相結(jié)合的方法，分別建立了QPLS、RBF-PLS以及RBF-RPLS軟測量模型，并以兩個(gè)非線性模型為研究對象，分別對所建立的各個(gè)軟測量模型進(jìn)行檢驗(yàn)，最后對這些模型的預(yù)測效果進(jìn)行了比較。 5.介紹了工業(yè)煤氣化技術(shù)及原理，采用基于RBF-RPLS算法的建模方法建立了在煤氣化爐裝置下合成氣組分濃度的軟測量模型，最后根據(jù)所建立的模型對各種合成氣組分濃度進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明該模型的預(yù)測效果可以滿足工業(yè)的許多生產(chǎn)要求。 6.總結(jié)了本論文的研究成果，并進(jìn)一步的探討了相關(guān)研究的問題及未來。 【關(guān)鍵詞】：軟測量 部分最小二乘方法 遞推部分最小二乘方法 RBF-PLS模型 RBF-RPLS模型 煤氣化爐
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TQ545;TP274
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 引言9
• 1.2 軟測量技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及原理9-13
• 1.2.1 中間的輔助變量選擇11
• 1.2.2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理11-12
• 1.2.3 軟測量模型的建立12-13
• 1.2.4 軟測量模型的在線校正13
• 1.3 軟測量建模方法及研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3.1 機(jī)理分析建模14
• 1.3.2 回歸分析建模14
• 1.3.3 狀態(tài)估計(jì)建模14-15
• 1.3.4 模糊技術(shù)建模15
• 1.3.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模15
• 1.3.6 支持向量機(jī)建模15-16
• 1.4 論文主要內(nèi)容的安排16-17
• 第二章 理論研究基礎(chǔ)17-27
• 2.1 引言17
• 2.2 主元回歸分析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 算法的基本性質(zhì)21-22
• 2.4.3 算法的研究現(xiàn)狀22-23
• 2.5 基于 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論分析23-26
• 2.5.1 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)23-24
• 2.5.2 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法概述24-25
• 2.5.3 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)及問題25-26
• 2.6 本章小結(jié)26-27
• 第三章 遞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 遞推的 PLS 算法28-29
• 3.4 遞推 PLS 算法在軟測量建模中的應(yīng)用29-30
• 3.5 本章小結(jié)30-31
• 第四章 基于 QPLS/RBF-PLS/RBF-RPLS 的軟測量模型及應(yīng)用31-44
• 4.1 引言31
• 4.2 基于 QPLS 的軟測量建模方法及應(yīng)用31-34
• 4.2.1 模型的算法改進(jìn)32-33
• 4.2.2 仿真研究33-34
• 4.3 基于 RBF-PLS 的軟測量建模方法及應(yīng)用34-37
• 4.3.1 基于 RBF-PLS 的模型結(jié)構(gòu)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 的軟測量建模方法及應(yīng)用37-41
• 4.4.1 模型結(jié)構(gòu)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 模型比較41-43
• 4.6 本章小結(jié)43-44
• 第五章 工業(yè)煤氣化爐合成氣組分濃度的軟測量44-54
• 5.1 引言44
• 5.2 煤氣化技術(shù)44-48
• 5.2.1 煤氣化工藝原理45-46
• 5.2.2 煤氣化爐的研究46-48
• 5.3 煤氣化爐合成氣組分濃度的軟測量建模分析及應(yīng)用48-52
• 5.4 與其他軟測量模型的比較52-53
• 5.5 本章小結(jié)53-54
• 第六章 總結(jié)與展望54-56
• 致謝56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 附錄61

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SBR出水BOD值的RBF軟測量法    劉載文,崔莉鳳,祁國強(qiáng),侯朝楨,劉太杰

大型煤氣化技術(shù)的研究與發(fā)展    王輔臣;于廣鎖;龔欣;劉海峰;王亦飛;梁欽峰;

基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚丙烯熔融指數(shù)預(yù)報(bào)    孔薇,楊杰

聚丙烯熔融指數(shù)軟測量    李春富,王桂增,徐博文

德士古氣化爐爐溫軟測量建模及其工程實(shí)現(xiàn)    王新剛;侍洪波;

化工過程中的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)及顯著誤差檢測    李紅軍,秦永勝,徐用懋

基于主元回歸模型的挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)故障診斷    賀湘宇;何清華;郭勇;朱建新;

過程控制中的軟測量技術(shù)    于靜江，周春暉

遞推部分最小二乘方法及其應(yīng)用    龔沛文;李春富;葛銘;

基于狀態(tài)觀測器的軟測量在管道煤氣控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究    易靈芝 ,王根平 ,王志英 ,張東波 ,彭寒梅

基于PLS的建模與控制技術(shù)在熱工過程中的應(yīng)用研究    王勇

基于非線性部分最小二乘的軟測量建模方法研究    梁林

模糊多模型軟測量及遞推PLS算法研究    張先林

多變量統(tǒng)計(jì)過程控制在浮選生產(chǎn)過程中的應(yīng)用    馬傳煜,王介生,張勇

爆發(fā)器內(nèi)壁溫度的軟測量    黃鳳良,余永剛

軟測量的工程化設(shè)計(jì)    易靈芝,朱建林,張林亭,李衛(wèi)平

多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在軟測量儀表中的應(yīng)用    潘立登,朱宇寧

基于對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的粘度軟測量模型    曹柳林,陶斌軍

常減壓蒸餾裝置雙模型結(jié)構(gòu)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模及其應(yīng)用    王文新,潘立登,李榮,徐永新,聞光輝

改進(jìn)的非線性PCA方法及其在過程監(jiān)控中的應(yīng)用    楊文婧;曹柳林;

利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)門尼粘度的預(yù)估    曹柳林,江弘,陳紅

基于RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生活污水處理軟測量方法    祁國強(qiáng),劉載文,崔莉鳳

污水處理過程的軟測量技術(shù)    王正祥,劉載文,薛福霞

The Soft Measure Method based on RBF Neural Network for Municipal Wastewater Treatment    

多變量統(tǒng)計(jì)過程控制技術(shù)在火電廠設(shè)備故障檢測中的應(yīng)用    李建林;曹鳴;

丙烯脫乙烷塔出口組分的軟測量    靳其兵;林艷春;

用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立航煤密度軟測量模型    田野;李平;

非線性動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)技術(shù)    李津蓉;戴連奎;

基于GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水水質(zhì)BOD軟測量方法    冉維麗;胡玉玲;喬俊飛;

常壓塔柴油凝點(diǎn)動(dòng)態(tài)軟測量模型的研究    毛帥;熊智華;徐用懋;莊愛霞;黃海龍;王立群;

浮選生產(chǎn)過程經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)的軟測量建模    張勇;王介生;王偉;姚偉南;

用自組織特性的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立航煤密度軟測量模型    田野;

基于新型廣義預(yù)測算法的板厚軟測量方法的研究    鄭德忠;趙永磊;

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷模型及算法研究    呂寧

污水生化處理的智能建模與優(yōu)化控制策略應(yīng)用研究    楊紅

石油焦成漿特性及不同添加物對石油焦氣化反應(yīng)活性的影響研究    展秀麗

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化工過程混合建模問題研究    王寅

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混沌動(dòng)力學(xué)方法在石油兩相管流參數(shù)檢測中的應(yīng)用    鐘興福

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分布式先進(jìn)控制軟件技術(shù)與應(yīng)用    王德康

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多相流參數(shù)檢測中的應(yīng)用    趙昀

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基于FA-KICA算法的平整花故障監(jiān)測的研究與實(shí)現(xiàn)    張劍

上出料發(fā)料罐系統(tǒng)粉煤密相氣力輸送特性研究    董衛(wèi)賓

工業(yè)裝置非高斯過程的性能監(jiān)控與故障診斷    王坤

改進(jìn)的AEA算法及其在過程建模中的應(yīng)用    李飛

預(yù)測控制在電廠過熱蒸汽溫度控制中的應(yīng)用    王喜慶

基于熱學(xué)原理的小通道氣液兩相段塞流參數(shù)檢測方法研究    張立偉

工藝機(jī)理與數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合的PTA生產(chǎn)過程在線監(jiān)測與優(yōu)化    姚科田

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的非線性建模方法的研究    楊敏

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軟測量的工程化設(shè)計(jì)    易靈芝,朱建林,張林亭,李衛(wèi)平

一種改進(jìn)的K-均值聚類算法的研究    王圓妹;

國內(nèi)燃煤電廠煙氣脫硫現(xiàn)狀與展望    呂太,羅偉民,王雷,朱孔有

我國電力工業(yè)的展望    高亹

Texaco煤氣化爐數(shù)學(xué)模型的研究——建模部分    李政,王天驕,韓志明,鄭洪韜,倪維斗

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電站鍋爐回轉(zhuǎn)式空氣預(yù)熱器積灰監(jiān)測模型的研究    閻維平,陳寶康,梁秀俊,葉學(xué)民,王禮,趙保國

德士古氣化爐內(nèi)煤氣化過程的數(shù)值研究    劉向軍,樸泰俊

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電站鍋爐輻射受熱面污染監(jiān)測    陳寶康,閻維平,李宵飛

超臨界參數(shù)機(jī)組控制系統(tǒng)的特點(diǎn)及其控制策略    楊景祺,戈黎紅,凌榮生

電站鍋爐受熱面污染監(jiān)測及優(yōu)化吹灰的理論與實(shí)驗(yàn)研究    陳寶康

基于數(shù)據(jù)的軟測量建模方法及其應(yīng)用的研究    李春富

軟測量技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展    胡長松,賈延剛,夏伯楷

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軟測量技術(shù)在PET熔體黏度測量上的應(yīng)用    張健;

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化理論的軟測量技術(shù)及應(yīng)用研究    王巖

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軟測量技術(shù)在稀土萃取中的應(yīng)用研究    趙正虎

砂狀氧化鋁連續(xù)碳酸化分解過程實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)    張毅

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