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基于PLS建模与控制技术在热工过程中的应用研究的开题报告
一、研究背景与意义
随着工业现代化的发展，热工过程在工业生产中的应用日益广泛。热工过程的稳定性与精确度对产品质量的影响尤为显著，因此建立一套可靠的热工过程控制技术是十分必要的。PLS（偏最小二乘回归）是一种基于主成分分析的多元统计分析方法，它在建模时能够考虑诸多因素对热工过程的影响，具有很高的预测精度和适用性。
本研究旨在深入研究PLS在热工过程建模与控制中的应用，研究PLS回归的数据处理方法、模型优化方法、控制策略等关键技术，通过实验验证其在热工过程控制中的优越性，为热工过程控制技术的发展提供参考。
二、研究内容与方案
1.研究内容：
（1）PLS方法原理及其在热工过程控制中的应用
（2）PLS回归的数据处理方法、模型优化方法及其性能分析
（3）热工过程PLS建模及其预测精度分析
（4）热工过程PLS控制模型的建立、优化及其控制效果分析
2.研究方案：
（1）文献调研：查阅相关文献，了解PLS方法的理论原理及其在热工过程控制中的应用情况。
（2）数据采集与预处理：采集热工过程的数据，对数据进行处理，包括去除异常值、数据标准化等过程。
（3）PLS建模：使用PLS方法建立热工过程的预测模型，并对模型进行优化。
（4）热工过程控制：基于PLS建立热工过程的控制模型，提出相应的控制策略，并进行控制效果分析。
（5）实验验证：通过实验验证本研究所提出的方法在热工过程中的优越性及可行性。
三、研究计划
1.阶段一：2021年10月-2021年11月
（1）文献查阅，学习PLS方法的理论原理及其应用
（2）研究数据采集与预处理
2.阶段二：2021年12月-2022年2月
（1）基于PLS方法建立热工过程预测模型
（2）对预测模型进行优化研究
3.阶段三：2022年3月-2022年5月
（1）建立热工过程PLS控制模型
（2）提出相应的控制策略
4.阶段四：2022年6月-2022年8月
（1）热工过程控制效果分析
（2）实验验证
四、参考文献
[1]LiuY.,XieWei.ApplicationofPLSontheOptimizationofChemicalIndustryProcess[J].AdvancedMaterialsResearch,2013,651-653.
[2]ZhangY，ShiR，YuanX.PLS-basedadaptivepredictivecontrollerwithvariablePLSmodelforindustrialprocess[J].ChemicalEngineeringJournal,2019,370:1019-1030.
[3]WangK，ZhaoK，GaoC，etal.Soft-sensormodelingbasedonPLSandLSSVMforindustrialmethanoldistillationcolumn[M].In:Advancesinintelligentsystemsandcomputing.Springer,Cham,2019:299-305.