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Soft Sensor Model Derived from Wiener Model Structure: Modeling and identification

Chinese Journal of Chemical Engineering 2014年第5期22卷 538-548页

作者：曹鹏飞罗雄麟 Research Institute of Automation China University of Petroleum

The processes of building dynamic and static relationships between secondary and primary variables are usually integrated in most of nonlinear dynamic soft sensor models. However, such integration limits the estimation accuracy of soft sensor models. Wiener model effectively describes dynamic and static characteristics of a system with the structure of dynamic and static submodels in cascade. We propose a soft sensor model derived from Wiener model structure, which is an extension of Wiener model. Dynamic and static relationships between secondary and primary variables are built respectively to describe the dynamic and static characteristics of system. The feasibility of this model is verified. Then the expression of discrete model is derived for soft sensor system. Conjugate gradient algorithm is applied to identify the dynamic and static model parameters alternately. Corresponding update method for soft sensor system is also given. Case studies confirm the effectiveness of the proposed model, alternate identification algorithm, and update method.

关键词： soft sensor Wiener model modeling alternate identification

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