硕士论文-精馏过程航煤干点的软测量工程实现

大连理工大学硕士学位论文精馏过程航煤干点的软测量工程实现姓名：李莹申请学位级别：硕士专业：检测技术与自动化装置指导教师：李亚芬20051218精馏过程航煤干点的软测量工程实现作者：李莹学位授予单位：大连理工大学参考文献(47条)1.肖业余航煤闪点软测量研究[学位论文]硕士19992.张乃尧.阎平凡神经网络与模糊控制19983.范秀兰.马欣.陶敬时.郑建明软测量技术及其在工业生产过程中的应用[期刊论文]-自动化仪表1999(2)4.王宽全.徐宁.张大鹏自动掌纹诊病的神经网络方法[期刊论文]-计算机科学2001(5)5.蓝照斌.陈晓祥.史贤林基于神经网络的树脂浓度控制[期刊论文]-计算机自动测量与控制2000(2)6.吴晓汉基于神经网络的软测量技术及应用[期刊论文]-自动化与仪器仪表1998(2)7.仲蔚软测量与先进控制策略研究及在石油化工过程中的应用[学位论文]博士19998.陈国初.田学民一种新的常压塔汽油干点观测方法2001(03)9.DochainDStateobserversfortubularreactorswithunknownkinetics2003(15)10.SuHT.McAvoyTJLong-termpredictionofchemicalprocessesusingrecurrentneuralnetworks:aparalleltrainingapproach1992(05)11.GrahamCGPredictingtheperformanceofsoftsensorsasaroutetolowcostautomation2000(24)12.AdilsonJA.RubensMFSoftsensorsdevelopmentforon-linebioreactorstateestimation2000(24)13.SungYP.ChongHHAnonlinearsoftsensorbasedonmultivariatesmoothingprocedureforqualityestimationindistillationcolumns2000(24)14.HongBS.FanLT.JohnRSMonitoringtheprocessofcuringofepoxy/graphitefibercompositeswitharecurrentneuralnetworkassoftsensor1998(11)15.AlexK.ArthurK.GuidoSHybridModelDevelopmentMethodologyforIndustrialSoftSensors200316.李海青.黄志尧软测量技术原理及应用200017.RaoR.NarasimhanSComparisonofTechniquesForDataReconciliationofMulticomponentProcesses1996(04)18.赵捧.蒋蔚孙一种基于随机搜索的数据校核方法199619.罗刚.张湜精馏塔软测量建模中数据校正的计算机实现[期刊论文]-计算机测量与控制2004(11)20.张杰.阳宪惠多变量统计过程控制200021.ZhongW.YuJSMimosoftsensorforestimatingproductqualitywithon-linecorrection2000(A)22.ArmitageAFNeuralnetworksinmeasurementandcontrol1995(07)23.ohnsonMNeuralnetworksinadvancedinstrumentdesign1996(04)24.钟璇.王树青粗汽油干点的在线软测量[期刊论文]-化工学报1998(2)25.张克进.俞金寿延迟焦化粗汽油干点软测量[期刊论文]-自动化仪表1999(9)26.刘爱伦.仲蔚.俞金寿.翁尚雄.吴耀权.梁维民加氢裂化分馏塔航空煤油干点软测量[期刊论文]-石油化工自动化2000(2)27.靳其兵.谢祖嵘.彭月祥基于神经网络的软测量技术及其应用[期刊论文]-冶金自动化2001(5)28.HaykinSNEURALNETWORKSAComprehensiveFoundation200129.赵豫红常压塔产品质量在线估计的非线性主元分析方法[期刊论文]-化工自动化及仪表2004(4)30.骆中华.刘瑞兰.苏宏业.屈利娟基于PLS快速剪枝法的RBF神经网络软测量模型建模方法和应用[期刊论文]-化工自动化及仪表2005(3)31.俞金寿.刘爱伦.张克进软测量技术及其在石油化工中的应用200032.尚长军.陈曦.钱积新基于PCA-BP神经网络的精馏塔产品组成软测量模型[期刊论文]-工业仪表与自动化装置2003(4)33.王华忠.俞金寿基于PCA-SVM的软测量建模方法与应用[期刊论文]-自动化仪表2004(2)34.VapnikVN.张学工统计学习理论的本质200035.张学工关于统计学习理论与支持向量机[期刊论文]-自动化学报2000(1)36.谭东宁.谭东汉小样本机器学习理论：统计学习理论[期刊论文]-南京理工大学学报2001(1)37.杨代琴.杨宗凯.王殊.胡静基于SVM算法的烟雾粒子识别系统[期刊论文]-信号处理2002(2)38.卢增祥.李衍达交互支持向量机学习算法及其应用[期刊论文]-清华大学学报（自然科学版）1999(7)39.NelloC.JohnST.李国正.王猛.曾华军支持向量机导论200440.冯瑞.张浩然.邵惠鹤基于SVM的软测量建模[期刊论文]-信息与控制2002(6)41.SuykensJAKNonlinearModelingandSupportVectorMachines200142.SuykensJAK.LukasL.VandewalleJSparseApproximationUsingLeastSquaresSupportVectorMachines200043.MarceloE.SuykensJAK.BartDMLeastSquaresSupportVectorMachinesandPrimalSpaceEstimation200344.孙平软测量技术的应用200?45.于静江.周春晖过程控制中的软测量技术[期刊论文]-控制理论与应用1996(2)46.徐敏软测量方法和应用研究199947.郭彦.邱彤.何小荣.陈丙珍气体分馏装置软测量模型在线修正策略的研究[期刊论文]-计算机与应用化学2004(3)相似文献(10条)1.学位论文陶玲石油树脂粘度的软测量研究2009针对石油树脂粘度难以在线检测的问题，本文以中国石油兰州石油化工公司石油树脂装置400单元为具体研究对象和切入点，建立了产品粘度软测量模型。本文通过对石油树脂生产工艺流程的机理分析，结合粘度受外界影响因素以及工艺现场的情况，确定石油树脂粘度软测量模型的辅助变量。对现场采集的过程数据形成的样本集，应用数理统计方法对数据进行预处理：剔除异常数据、消除随机误差以及归一化；在具体分析了多种建模方法的基础上，提出了核主元分析结合最小二乘支持向量机软测量建模方法。利用核主元分析对软测量的输入数据进行数据压缩，提取非线性主元，然后用最小二乘支持向量机进行建模，降低模型复杂度，提高模型泛化能力，通过交叉验证方法对支持向量机的参数进行选择。将其应用于石油树脂粘度的软测量建模，结果表明：该方法具有跟踪性能好，精度高等优点，与实际生产中使用的方法相比，预测精度明显提高，是一种有效的软测量建模方法。将该模型与用偏最小二乘方法、RBF神经网络、最小二乘支持向量机、主元分析结合最小二乘支持向量机方法构造的软测量模型进行比较，结果表明：该模型的精度明显高于用上述方法构造的模型。本文还为该模型增加了校正环节：输出校正及参数校正，使得模型的精度及泛化能力进一步提高，模型具有更好的实用价值。2.期刊论文徐晔.杜文莉.钱锋.XUYe.DUWen-li.QIANFeng基于核主元分析和最小二乘支持向量机的软测量建模-系统仿真学报2007,19(17)软测量技术是工业过程控制和分析的有力工具,它的核心问题是如何建立学习速度快且泛化性能优良的软测量模型.提出了一种基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的软测量建模方法,利用核主元分析提取软测量输入数据空间中的非线性主元,然后用最小二乘支持向量机进行建模,不但降低模型复杂性,而且提高了模型泛化能力.最后将上述方法用于PTA结晶过程的软测量建模,仿真结果表明:与SVM、PCA-SVM建模方法相比,该KPCA-LSSVM方法具有学习速度快、跟踪性能好、泛化能力强等优点,是一种有效的软测量建模方法.3.学位论文宁鹏催化裂化装置汽油干点软测量研究及应用2006本文以催化裂化汽油干点为研究对象，探讨了软测量建模的方法及其应用，主要包括以下几点内容：1、介绍了当前较流行的智能化算法及其在软测量的建模中的应用。2、主要通过对催化工艺过程的分析，选择了软测量的辅助变量集合，采集生产过程数据和化验数据，剔除显著误差。3、软测量建模问题是优化问题的一种应用，目前常用的软测量建模方法是传统的线性回归及神经网络建模方法。在回归软测量建模中，辅助变量的筛选、主元的提取等都是建模成功与否的关键问题；在神经网络软测量建模中，很重要的一个问题是神经网络的训练问题。4、针对某炼油厂汽油干点温度难以在线测量问题，本文以汽油干点温度为研究对象，采用结合遗传算法的主元分析、神经网络与PSO相结合的方法建立了汽油干点软测量模型；分别对PCR、GA-PLS、BP算法、基本PSO建立的神经网络模型进行了对比、分析。系统描述了催化裂化装置汽油干点软测量系统的实施情况。4.期刊论文赵望达.徐志胜.吴敏.ZhaoWangda.XuZhisheng.WuMin基于主元分析和RBF神经网络的火灾模拟实验炉温软测量-中国工程科学2007,9(1)软测量也称为软仪表技术,采用主元分析和RBF神经网络相结合的融合模型构成火灾模拟实验炉温软测量.主元分析(PCA)实现输入变量的降维,RBF神经网络采用K-均值聚类算法进行隐层中心和连接权调节的学习,实现快速收敛.该融合模型使炉温估计精度比常规的最小二乘方法拟合精度提高2倍以上.5.期刊论文张伟.胡昌华.郑恩让基于机理与主元分析的纸浆漂白MIMO软测量-化工自动化及仪表2002,29(3)提出一种机理与主元分析相结合选择MIMO软测量辅助变量的方法,在此基础上用RBFN建立纸浆漂白过程MIMO软测量模型.实现了pH值、残氯软测量.仿真结果显示:该软测量方案实用、可靠;在精度、实时性方面结果令人满意.6.学位论文刘桂英常减压装置基于自适应模糊推理系统的软测量模型研究2004该文将模糊系统和神经网络有机地结合起来,阐述了一种基于神经网络的模糊推理系统--自适应模糊推理系统(AdaptiveNeuralFuzzyInferentialSystem,ANFIS)并利用该模糊推理系统对一个典型的非线性过程建模,进行了仿真研究.在此基础上,应用主元分析和减法聚类算法对自适应模糊推理进行了改进,进而建立了常减压装置中初馏塔顶产品干点基于改进的自适应模糊推理系统(ModifiedAdaptiveNeuralFuzzyInferentialSystemMANFIS)的软测量模型.仿真结果表明,MANFIS具有较好的软测量建模效果,该系统由于采取了数据分组训练方法,大大地节省了建模的训练时间,比单纯的自适应模糊推理系统的建模快得多,且可以发现该方法具有很好的泛化能力和拟合精度,为研究开发工业过程软测量技术提供了一条新途径.7.期刊论文陈敏生.刘定平.CHENMin-sheng.LIUDing-ping基于核主元分析和支持向量机的电站锅炉飞灰含碳量软测量建模-华北电力大学学报2006,33(1)飞灰含碳量是影响锅炉热效率的一个重要因素,是评价燃烧好坏和锅炉优化运行的重要指标.利用最小二乘支持向量机这种新的机器学习工具,建立了飞灰含碳量的软测量