【技术实现步骤摘要】
基于CCA-PLS的大化工过程分布式建模方法
本专利技术属于化工过程建模
,涉及基于典型相关分析(CCA)及偏最小二乘 (PLS)的大化工过程分布式建模技术。
技术介绍
随着技术的进步和人们对经济利益的追求,化工生产过程的规模越来越大,复杂 化程度越来越高,一个过程通常由许多通过物料、能量、信息流相互作用的子系统构成,子 系统之间存在复杂的关联,外部环境和内部干扰存在多变性、不确定性,传统的集中式预测 控制(Centralized MPC)在对象建模和优化计算上遇到了困难[1],已不能满足工业生产发 展需要。化工过程的上述新特点,加上现场总线、通讯网络在化工企业的快速推广,使得针 对网络环境的分布式预测控制(Distributed MPC) [1-3]应运而生并得到了广泛研究。它对 每个子系统分别设计预测控制器,同时子系统之间通过网络进行信息交换,降低了计算的 复杂性,且使得各子系统和对象整体的控制性能得到协调。 目前的分布式MPC算法都是基于已知分布式模型展开的,对于分布式模型如何获 取则鲜有报道。这主要由于大化工过程存在内部关系复杂,子系统划分和子系统输入输出 变量的确定缺乏依据,子系统数据难以获取等问题。文献中仅见文献[4]进行了分布式模 型辨识方面的工作,采用基于改进的两步闭环辨识算法对子系统自身模型及子系统间的相 互作用模型进行了辨识,但并未就如何划分子系统及确定输入输出变量给出依据。 为了使分布式预测控制在实际化工装置中应用推广,对大化工过程进行分布式建 模方法研究具有重要的意义,可为实际大化工过程 ...
【技术保护点】
基于CCA‑PLS的大化工过程分布式建模方法,其特征在于按照以下步骤进行:步骤1:分析大化工过程的质量指标,选择与质量指标密切相关的关键变量作为输出变量,收集整个系统的过程变量作为输入变量,采集相应的数据得到输入变量集X和输出变量集Y,令Yi为输出变量集Y中第i个分量;步骤2:对输入输出数据{X,Yi}进行归一化处理,通过典型相关分析,求出输入变量X和输出变量Yi之间达最大相关系数时的主轴向量r1i;步骤3:根据主轴向量r1i各分量绝对值的大小设定门槛值ζi,选择大于门槛值的输入变量为子系统i的输入变量,从而确定与Yi对应的子系统输入,实现子系统分解;步骤4:令i=i+1,返回步骤2,直至对所有的输出处理完毕;步骤5:根据所确定的子系统及相应的输入输出变量,构造各子系统j的样本数据集[Xj,Yj],采用PLS算法依次对所有子系统建立模型。
【技术特征摘要】
1. 基于CCA-PLS的大化工过程分布式建模方法,其特征在于按照以下步骤进行: 步骤1 :分析大化工过程的质量指标,选择与质量指标密切相关的关键变量作为输出 变量,收集整个系统的过程变量作为输入变量,采集相应的数据得到输入变量集X和输出 变量集Y,令Yi为输出变量集Y中第i个分量; 步骤2 :对输入输出数据{X,YJ进行归一化处理,通过典型相关分析,求出输入变量X 和输出变量Yi之间达最大相关系数时的主轴向量rn ; 步骤3 :根据主轴向量各分量绝对值的大小设定门槛值,选择大于门槛值的输入 变量为子系统i的输入变量,从而确定与Yi对应的子系统输入,实现子系统分解; 步骤4 :令i = i+Ι,返回步骤2,直至对所有的输出处理完毕; 步骤5 :根据所确定的子系统及相应的输入输出变量,构造各子系统j的样本数据集 [Xj,Y1,采用PLS算法依次对所有子系统建立模型。2. 按照权利要求1所述基于CCA-PLS的大化工过程分布式建模方法,其特征在于:所 述步骤2中通过典型相关分析求取主轴向量具体过程为: 1) 对数...
【专利技术属性】
技术研发人员:李丽娟,熊路,杨世品,胡蓓蓓,
申请(专利权)人:南京工业大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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