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《基于混合核函数的OLS软测量建模方法研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第47卷第1期石油化工自动化Vo1.47,No.12O11年2月AUT0MATIONINPETRO—CHEMICALINDUSTRYFebruary,2011基于混合核函数的OLS软测量建模方法研究巨稳,田学民(中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东东营257061)摘要:针对核建模方法中单一核函数不能准确描述数据的分布特性问题,提出一种基于混合核函数的正交最小二乘(OIs)算法并将其用于工业过程软测量建模。采用混合核函数代替基本OLS方法中的单一核函数,利用混合核函数兼具局部和全局核函数的性能,可以提高模
2、型的泛化能力和非线性处理能力。核参数的选择对模型的影响较大,采用粒子群优化算法对核参数进行寻优。在工业聚丙烯熔融指数软测量模型中的应用结果表明,基于混合核函数OLS方法能够比PIS、基本OLS方法更准确地预测熔融指数的变化情况。关键词:软测量;正交最小二乘;核函数;粒子群中图分类号:TP273文献标志码:A文章编号:1007—7324(2011)01—0031—05TheStudyontheOLSSoftSensorModelingBasedontheMixedKernelsJuWen,TJanXuemin(Th
3、eCollegeofInformationandControlEng.ChinaUni.ofPetroleum,Dongying,257061,China)Abstract:Withregardtotheproblemthatsinglekernelcannotaccuratelydescribethedistributioncharacterofdatainthekernelmodelingmethod,analgorithmoforthogonalleastsquare(OLS)basedthemixedke
4、rnelsisproposedandusedforsoftsensormodelinginindustrialprocess.TotakethemixedkernelsreplacesinglekernelinOLSandutilizepropertiesoflocalandglobalkernelofthemixedkernelcanimprovetheirgenelizationabilityandnonlineartreatmentcapacity.Theselectionofkernelparameter
5、shasgreatinfluenceforthemodel,theparticleswarmoptimizationalgorithmisusedtocarryoutselectionofkernelparameters.TheapplicationofindustrialpolypropylenemeltindexsoftmeasurementmodelinghasindicatedthatOLSbasedthemixedkernelscanmoreaccuratelypredictchangeofindext
6、hanPLSandbasicOLSmethod.Keywords:softsensor;orthogonalleastsquares;kernel;particleswarm0引言定的。随着现代工业过程的迅速发展,软测量技术针对上述问题,该文提出一种基于混合核函数在理论研究和实践应用中取得了广泛的成果。的OLS软测量建模方法,并采用粒子群优化算法大多数工业过程都具有严重的非线性,非线性软对核参数寻优。核函数可以分成局部核函数和全测量建模方法能够有效地处理工业过程中的非局核函数两类,不论采用局部或全局核函数,都不线
7、性,使模型具有较好的预澳4精度。目前,常用能准确描述数据的分布特性,采用两类核函数的结的非线性软测量建模方法有神经网络、KPCR、核合能给模型带来较好的泛化能力,提高模型的性PLS、支持向量机、正交最小二乘(OLS)等方能]。采用该方法建立工业聚丙烯熔融指数的软法E,这些方法本质上都是核建模方法。OIS测量模型。是一种稀疏核建模方法,其优化目标包含了局部参数正则化(LR)和留一法训练均方误差(MSE),收稿日期:2010一l1—08。以该目标函数建立的OLS软测量模型具有稀疏基金项目:国家863计划项目(2007
8、AA04Z193);山东省自然性和较强的推广性能口]。OLS方法通常采用单科学基金项目(Y2007G49)。一高斯核函数来处理,不能准确描述数据的分布作者简介:巨稳(1985),女,吉林四平人,硕士研究生,从特性,具有一定的局限性,并且核参数是人为给事工业过程建模、软测量技术研究。石油化工自动化第47卷1Ok$建模方法中存在相关性,故仅需要一部分模型基即可建立稀1.1OL
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