基于统计方法的模型在线校正方法研究

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1、万方数据分类号UDC密级学位论文基于统计方法的模型在线校正方法研究作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：孟庆斌李鸿儒教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别：工学控制理论与控制工程2014年6月论文答辩日期：2014年6月2014年7月答辩委员会主席：钱晓龙教授贾明兴张炳义东北大学2014年5月万方数据AThesisinControlTheoryandControlEngineeringResearchonOn．．1ineCorrectionMethodsofMod

2、elBasedonStatisticalTheoryByMengQingbinSupervisor：ProfessorLiHongruNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：7多磁日期：溯Q．6。≯孑学位论

3、文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口瞬单√学位论文作者签q渊新签名：锄弓签字日期：)移f够、b、冶签字日期：砂f吁-∥‘7万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于统计方法的模型在线校正方法研究摘要在连续工业生产过程中，一般难以甚至无法建立严格精确的

4、数学模型来描述实际工业过程，因此模型误差必然存在。此外，即使模型本身可以较为准确地描述过程变化，在模型投入运行后，由于系统的时变性和不确定性等，随着时间的推移，模型误差也可能加大。解决以上问题一般采用的方法是通过在线的模型校正，使得模型始终反映最新的过程变化。对模型进行校正，对于模型的正常运行有着重要意义。本文在分析过程建模、模型校正存在的主要问题及现有方法、思路的基础上，利用统计方法对模型进行建模、监控及在线校正。首先介绍了基于数据驱动的建模方法和模型监控方法，研究了偏最小二乘算法和主成分分析法，在监控指标的选

5、择上，选取了一种由常规统计量rz统计量及SPE统计量结合的组合监控指标，在实际应用中更为简洁。基于该统计监控指标，提出了一种改进的递推偏最小二乘算法——基于PCA组合监控指标的遗忘因子．滑窗块式RPLS算法。该算法利用一定规模的数据块对模型进行校正，通过控制数据块个数来控制数据规模，防止数据饱和；通过遗忘因子保证新数据块对模型的影响程度，同时降低旧数据块的置信度；将模型的实时监控指标加入到遗忘因子的计算当中，能根据当前模型的运行状态动态调整遗忘因子。最后，利用该方法参数的动态调整性能，进一步提出了模型的在线校正策

6、略。选择田纳西．伊斯曼过程作为仿真对象，在仿真研究中，证明了本文提出的改进递推偏最小二乘算法及校正策略的可行性及有效性。关键词：过程建模；模型校正；统计方法；模型监控；改进RPLS万方数据东北大学硕士学位论文AbstractResearchonOn-lineCorrectionMethodsofModelAbstractInthecontinuousprocessofindustrialproduction，itisdifficultorevenunabletosetupstrictlyaccuratemathe

7、maticalmodelinordertorepresenttherealindustrialprocess．Thus，theremustbeerrorsofthemodel．Besides，evenifmodelcandescribechangesofprocessaccurately,whenmodelputintooperation，duetothetime-varyingandnondeterminacyofsystem，theerrorofmodelmaybeincreaseastimegoesby．M

8、odelcorrectionisanormalmethodtosolvetheproblemsmentionedabove，modelcorrectionCanalwaysmakethemodelfollowthelatestprocesschanges．Thusmodelcorrectionhasimportantsignificancetosystemsrunning