大數(shù)據(jù)意義下的非線(xiàn)性工業(yè)過(guò)程預(yù)測(cè)問(wèn)題研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著科技的飛速發(fā)展,現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與設(shè)備工況變得日趨復(fù)雜,系統(tǒng)設(shè)備在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中還會(huì)產(chǎn)生大量的輸入、輸出數(shù)據(jù)。不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量、過(guò)程的非線(xiàn)性和各種不確定干擾已成為影響工業(yè)過(guò)程系統(tǒng)安全可靠運(yùn)行的重要因素。對(duì)于復(fù)雜程度高、動(dòng)態(tài)特性建模難、過(guò)程數(shù)據(jù)不符合高斯分布的非線(xiàn)性工業(yè)過(guò)程,其整體的運(yùn)行性能容易受到故障和非正常工況的負(fù)面影響,難以用傳統(tǒng)的、基于系統(tǒng)機(jī)理模型的方法進(jìn)行處理。如何有效地利用在過(guò)程系統(tǒng)中測(cè)量得到的大量數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)過(guò)程的關(guān)

2、鍵性能指標(biāo),提高生產(chǎn)效率,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化,已成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界與工業(yè)界廣泛關(guān)注的課題之一。因此,在大數(shù)據(jù)意義下對(duì)非線(xiàn)性工業(yè)過(guò)程的預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行研究具有重要的理論和實(shí)際意義。
  本文在偏最小二乘(PLS)模型與局部加權(quán)映射回歸(LWPR)算法的理論分析基礎(chǔ)上,結(jié)合兩種方法各自的優(yōu)點(diǎn)與理論上的重疊之處,改進(jìn)并提出了適用于非線(xiàn)性過(guò)程預(yù)測(cè)的LWPR-MPLS算法。該算法只需使用非高斯分布的動(dòng)態(tài)輸入、輸出數(shù)據(jù),為非線(xiàn)性過(guò)程的關(guān)鍵性能指標(biāo)提供

3、在線(xiàn)的預(yù)測(cè),以及四個(gè)可推廣至實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與故障診斷的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)指標(biāo)。為了進(jìn)一步確定所提出算法的有效性,分別基于由MATLAB仿真得到的過(guò)程數(shù)據(jù),以及由法國(guó)FCLAB Research Federation提供的質(zhì)子交換膜燃料電池系統(tǒng)的真實(shí)過(guò)程數(shù)據(jù),對(duì)算法進(jìn)行了多次驗(yàn)證。結(jié)果表明,LWPR-MPLS算法一方面能夠較為準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)非線(xiàn)性工業(yè)過(guò)程的在線(xiàn)預(yù)測(cè),另一方面可以用兩個(gè)改進(jìn)后得到的統(tǒng)計(jì)量將過(guò)程中的異常現(xiàn)象及時(shí)而準(zhǔn)確地反映出來(lái),與其它過(guò)程監(jiān)測(cè)統(tǒng)

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