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A Selective Moving Window Partial Least Squares Method and Its Application in Process Modeling

Chinese Journal of Chemical Engineering 2014年第7期22卷 799-804页

作者：徐欧官傅永峰苏宏业李丽娟 Zhijiang College Zhejiang University of Technology State Key Laboratory of Industrial Control Technology Institute of Cyber-Systems and Control Zhejiang University College of Automation and Electrical Engineering Nanjing University of Technology

A selective moving window partial least squares(smw-pls) soft sensor was proposed in this paper and applied to a hydro-isomerization process for on-line estimation of para-xylene(PX) content. Aiming at the high frequency of model updating in previous recursive pls methods, a selective updating strategy was developed. The model adaptation is activated once the prediction error is larger than a preset threshold, or the model is kept *** a result, the frequency of model updating is reduced greatly, while the change of prediction accuracy is *** performance of the proposed model is better as compared with that of other pls-based model. The compromise between prediction accuracy and real-time performance can be obtained by regulating the threshold. The guidelines to determine the model parameters are illustrated. In summary, the proposed smw-pls method can deal with the slow time-varying processes effectively.

关键词： smw-pls Hydro-isomerizafion process Selective updating strategy Soft sensor

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