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基于贝叶斯网络的软测量建模的任务书
一、任务背景
随着工业自动化程度的不断提升，企业先进制造业的发展愈加重视工业过程的可靠性、安全性和生产质量的稳定性。随之而来的是工艺过程中对生产数据的不断采集及处理，使得传统的手动实验逐渐被自动化实验所替代，并对新世纪的工业过程控制与优化提出了更高的要求。在生产过程中，各个过程变量互相影响以及外界因素对生产效果的影响，使得有些关键过程变量难以直接测量，同时又对生产过程有明显的影响。
软测量技术是一种基于数学模型、计算机技术和先进的信号处理技术，对过程中不易测量或无法测量的关键工艺过程参数进行实时监测和预测，并为生产过程提供支持进行调控和优化的技术手段。贝叶斯网络是一种有效的建立软测量模型的工具。
本次任务的主要目的是基于贝叶斯网络技术，建立一个软测量模型，对一个特定的生产过程进行监测，并提供支持进行调控和优化。
二、任务要求
1.了解贝叶斯网络的原理和应用领域。掌握基于贝叶斯网络的建模方法。
2.选取一个实际的生产过程，通过数据采集和分析，确定关键的过程变量，并进行特征提取和预处理。
3.构建贝叶斯网络模型，根据确定的关键变量，以及相关因素建立贝叶斯网络模型。在此基础上，通过数据训练、调参和测试，优化模型结构和参数，提高模型预测精度。
4.应用模型进行软测量。通过实时监测，预测和反馈等手段，实现对生产过程的可靠监测和调控。同时，可结合生产过程的特点，进一步优化贝叶斯网络模型，提高预测精度和实用性。
5.根据软测量模型的结果，进行过程分析，优化生产流程，以提高生产效率和降低能耗。
三、任务步骤和时间进度
1.第一周：了解贝叶斯网络的原理和应用领域。
2.第二周：选取实际生产过程，进行数据采集和预处理，确定关键因素和特征。
3.第三周：构建贝叶斯网络模型，根据确定的关键变量，以及相关因素建立贝叶斯网络模型。
4.第四周：对贝叶斯网络模型进行数据训练和调优。
5.第五周：应用模型进行软测量。实现对生产过程的可靠监测和调控。
6.第六周：根据软测量模型的结果，进行过程分析，优化生产流程，以提高生产效率和降低能耗。
四、任务成果
1.熟练掌握贝叶斯网络的基本原理和建模方法。
2.能够根据实际生产过程的需求，构建出适合的贝叶斯网络模型，并进行参数训练和调优。
3.能够实现贝叶斯网络模型的软测量功能，提供有效的生产过程监测和调控方法。
4.根据软测量模型的结果，优化生产流程，提高生产效率和降低能耗。
五、参考文献
1.张兵等.基于贝叶斯网络的软测量及其在过程控制中的应用.现代化工,2009,29(8):44-47.
2.姚建平,李屹,范立奇等.基于贝叶斯网络的软测量模型研究.仪器仪表学报,2012,33(9):2105-2111.
3.李卫红等.基于贝叶斯网络的焦炭成品质量预测模型研究.石油化工,2014,43(10):100-105.
4.李岩.基于贝叶斯网络的软测量及其应用.燃气热力与可再生能源,2013,34(7):1-4.