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模糊多模型软测量及递推PLS算法研究的综述报告
摘要：
软测量是一种通过利用传感器和信息技术对关键过程参数进行估计的方法。模糊多模型和递推偏最小二乘算法是两种常见的软测量方法。本文综述了模糊多模型软测量和递推PLS算法的研究现状及应用情况，并分析了它们的优缺点和发展趋势。最后，提出了未来研究的方向和重点。
关键词：软测量；模糊多模型；递推PLS算法；优缺点；发展趋势
一、引言
随着工业自动化和信息化水平的提高，软测量技术在化工、制药、食品等生产领域得到越来越广泛的应用。与传统的测量方法相比，软测量具有非接触、多变量、快速、高效、实时等特点，能够准确、快速地估计关键过程参数，改善生产过程的控制和优化系统绩效。本文将综述模糊多模型和递推PLS算法在软测量中的应用状况及其优缺点和发展趋势。
二、模糊多模型软测量
模糊多模型是一种基于模糊理论的建模方法，可以处理复杂的非线性系统。模糊多模型软测量通过将模型分别建立在不同的数据区间上，采用模糊推理方法对不同数据区间上的模型进行组合，得到整体的模型。模糊多模型软测量将多个局部模型组合成一个全局模型，适用于非线性、非平稳、高维数据建模。
模糊多模型软测量的优点是具有自适应性、泛化能力强、对数据分布敏感性低。其缺点是需要较大的训练样本量，且模型可解释性较差。目前，模糊多模型软测量已广泛应用于化工、制药、电力等行业的生产过程中。
三、递推PLS算法
递推PLS算法是一种基于偏最小二乘（PLS）算法的建模方法，可以对非线性系统进行建模和预测。该算法通过将时间序列数据转换为矢量数据，并采用递推方式计算回归系数，实现对时变系统的监测与预测。递推PLS算法具有运算速度快、预测精度高、适用于非线性系统等优点。
递推PLS算法的缺点是对季节性变化等急剧变化的响应不敏感，且数据缺失情况下模型预测能力降低。
四、总结与展望
模糊多模型和递推PLS算法是两种常见的软测量方法。模糊多模型软测量适用于复杂的非线性系统，具有自适应性和泛化能力强的特点。递推PLS算法适用于时变系统，具有高精度和运算速度快的优点。但两种方法各有其缺点，需要选择合适的建模方法来适应具体的生产过程。未来研究的重点是探索多种软测量方法的组合应用，提高软测量的可靠性和实用性。