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摘要:
由于多模过程中各模式间的均值和协方差发生了改变,多变量单模高斯分布的基本假设不再成立。基于递推方法的多模过程软传感器建模存在两点问题:其一,递推建模方法不能及时的跟踪多模过程的改变;其二,递推建模方法的在线计算负荷非常高。为了解决上述问题,本文提出了一种基于自适应高效递推规范变量分析的多模过程软传感器建模方法。首先,采用指数权重滑动平均来更新过去观测矢量的协方差矩阵;然后,利用基于模型输出误差范数的可变遗忘因子来跟踪多模过程的动态变化;最后,通过引入一阶干扰理论(first order perturbation, FOP)来实现递推奇异值分解,与常规奇异值分解相比递推奇异值算法的计算负荷显著降低。将提出的方法用于田纳西伊斯曼(tennessee eastman, TE)化工过程进行仿真验证,其结果表明了该方法的可行性和精确性。
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文献信息
篇名 基于自适应高效递推规范变量分析的多模过程软传感器建模
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 一阶干扰理论 多模过程 规范变量分析 可变遗忘因子 软传感器
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 380-386
页数 7页 分类号 TP273
字数 5606字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2016.50568
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研究主题发展历程
节点文献
一阶干扰理论
多模过程
规范变量分析
可变遗忘因子
软传感器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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