原文服务方: 化工学报       
摘要:
针对化工过程中因输入输出数据间非线性关系造成在线性能评估准确度不足的问题,提出一种基于多数据空间非线性迭代偏最小二乘和高斯过程回归(multi-space nonlinear iterative partial least squares and Gaussian process regression,Ms-NIPLS-GPR)的性能分级评估方法。首先将性能相近的过程历史数据划分成不同性能等级的集合,利用Ms-NIPLS方法提取不同性能等级训练数据的特征子空间,然后用GPR获得特征子空间与性能等级标签之间的非线性映射结构,建立输入数据与性能等级之间的离线模型。得到模型后,在线评估当前过程性能等级,同时通过构造过渡性能系数来区分稳态性能等级和稳态性能等级间的过渡性能状态。最后,将该方法应用到乙烯裂解过程在线性能评估中,说明该性能评估方法的有效性和准确性。
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文献信息
篇名 基于Ms-NIPLS-GPR的化工过程性能等级评估方法
来源期刊 化工学报 学科
关键词 多数据空间 非线性迭代偏最小二乘 高斯过程回归 模型 稳态 过渡 性能评估
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 过程系统工程
研究方向 页码范围 1549-1556
页数 7页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI 10.11949/0438-1157.20201752
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研究主题发展历程
节点文献
多数据空间
非线性迭代偏最小二乘
高斯过程回归
模型
稳态
过渡
性能评估
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
化工学报
月刊
0438-1157
11-1946/TQ
大16开
1923-01-01
chi
出版文献量(篇)
11879
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总被引数(次)
117834
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