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基于差分进化算法的PTA过程平均粒径的动态软测量
信息技术与网络安全 2期
郭储磊
(南京邮电大学 自动化学院,江苏 南京210000)
摘要: 摘 要: 针对工业过程中由于时延问题造成软测量模型预测精度不高的问题,给出了一种通过差分进化算法估计时延的动态软测量方法。通过偏最小二乘法建立合适的适应度函数,将软测量系统的时延参数估计问题转化为一个多维非线性优化问题,然后利用差分进化算法的全局搜索能力求解该优化问题。针对PTA精制过程中的PTA平均粒径大小建模研究,结果表明,时延参数估计的引入大大提高了软测量模型的预测精度,证实了所提方法的有效性和可行性。
中图分类号: TP274
文献标识码: A
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2022.02.008
引用格式: 郭储磊. 基于差分进化算法的PTA过程平均粒径的动态软测量[J].信息技术与网络安全,2022,41(2):46-52.
Dynamic soft sensor of average particle size in PTA process based on differential evolution algorithm
Guo Chulei
(Automatic College,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210000,China)
Abstract: Aiming at the problem that the prediction accuracy of soft sensor model is not high due to the delay problem in industrial process, a dynamic soft sensor method using differential evolution algorithm to estimate the delay is proposed. The problem of time delay estimation of soft measurement system is transformed into a multi-dimensional nonlinear optimization problem by establishing a suitable fitness function by partial least square method, and then the global search ability of differential evolution algorithm is used to solve the optimization problem. Aiming at the modeling of PTA mean particle size in PTA refining process, the results show that the introduction of delay parameter estimation greatly improves the prediction accuracy of soft sensor model, and the validity and feasibility of the proposed method are verified.
Key words : soft sensor; differential evolution; time delay estimation; partial least squares

0 引言

许多关键质量变量难以及时测量,一直是现代工业过程监控和优化的主要问题[1-4]。在线硬件设备或离线实验室分析仪通常用于测量工业过程中的质量变量。然而,它们往往受到技术或经济上的限制,如环境恶劣、定期维护、成本昂贵、时间延迟大等。此外,对于一些响应时间较短的过程,不能满足过程优化和控制的实时性要求。为了解决这些问题,建立了软传感器对质量变量进行实时估计,通过这些易于测量的辅助变量建立数学预测模型[5]。

在实际的工业生产流程中,时滞效应在系统中是常见的,比如由于系统的储蓄单元引起的容积时延,或者信号传输过程中的纯时延等。过程时延对于软测量建模的预测精度会产生很大的影响。因此,时延参数的估计是控制理论和系统辨识领域的研究热点和难点[6-8]。


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作者信息:

郭储磊

(南京邮电大学 自动化学院,江苏 南京210000)



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