基于核慢特征回归与互信息的常压塔软测量建模
Atmospheric tower soft sensor based on regression and mutual information of kernel slow features作者机构：华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室上海200237 中国石油天然气股份有限公司独山子石化研究院新疆克拉玛依833699
出 版 物：《化工学报》 (CIESC Journal)
年 卷 期：2017年第68卷第5期
页 面：1977-1986页
核心收录：
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0835[工学-软件工程] 081002[工学-信号与信息处理]
基 金：国家自然科学基金项目(21676086 21406064)
摘 要：针对工业过程的非线性及动态特性,提出了一种新的慢特征回归软测量方法。该方法首先通过添加时延数据构造动态数据集,利用互信息最大化准则筛选变量从而减少信息冗余的影响。同时该方法在慢特征分析的基础上引入核函数扩展,加强模型处理非线性数据的能力,并将获得的核慢特征用于回归建模。核慢特征分析通过分析样本的变化,提取具有缓慢变化特征的成分,可以有效地刻画工业过程的变化趋势,提升回归模型精度。最后该方法的有效性在常压塔常顶油干点与常一线初馏点的软测量模型中得到了验证。
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