【摘 要】
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针对工业过程中由于时延问题造成软测量模型预测精度不高的问题,给出了一种通过差分进化算法估计时延的动态软测量方法.通过偏最小二乘法建立合适的适应度函数,将软测量系统的时延参数估计问题转化为一个多维非线性优化问题,然后利用差分进化算法的全局搜索能力求解该优化问题.针对PTA精制过程中的PTA平均粒径大小建模研究,结果表明,时延参数估计的引入大大提高了软测量模型的预测精度,证实了所提方法的有效性和可行性.
【机 构】
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南京邮电大学 自动化学院,江苏 南京 210000
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针对工业过程中由于时延问题造成软测量模型预测精度不高的问题,给出了一种通过差分进化算法估计时延的动态软测量方法.通过偏最小二乘法建立合适的适应度函数,将软测量系统的时延参数估计问题转化为一个多维非线性优化问题,然后利用差分进化算法的全局搜索能力求解该优化问题.针对PTA精制过程中的PTA平均粒径大小建模研究,结果表明,时延参数估计的引入大大提高了软测量模型的预测精度,证实了所提方法的有效性和可行性.
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