一种基于时序误差补偿的动态软测量建模方法

• 作者: 官振强 杜文莉 钱锋
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 最小二乘支持向量机 ARMA模型 软测量 时间序列 动态校正
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 439-443
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

针对目前静态软测量建模方法无法反映工业过程动态信息,造成预测模型精度低、鲁棒性差等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和自回归-滑动平均模型(ARMA)的软测量建模方法.首先,建立了基于LS-SVM的软测量模型,利用ARMA模型对预测误差的动态估计,通过增加动态校正环节,实现了对静态模型的动态校正以改善系统动态响应特性.最后将上述方法用于乙烯精馏过程中乙烷浓度的软测量建模,仿真结果表明:与单一使用LSSVM模型相比,该方法具有跟踪性能好、泛化能力强等优点,是一种有效的软测量建模方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱锋	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	223	3004	26.0	44.0
2	杜文莉	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	46	449	11.0	20.0
3	官振强	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	1	33	1.0	1.0