基于OS-ELM-RPLS的间歇过程软测量建模与迭代控制.docx

基于OS-ELM-RPLS的间歇过程软测量建模与迭代控制
摘要：
软测量作为数据分析的重要手段，在许多过程控制中具有广泛应用。其中，基于OS-ELM-RPLS的间歇过程软测量建模与迭代控制可以更准确地预测过程的状态，并做出迭代控制决策。
本文先介绍软测量的基本原理和应用，然后详细阐述基于OS-ELM-RPLS的间歇过程软测量建模方法，包括数据预处理、特征提取和模型构建等方面。接着，对于软测量模型的迭代控制方法，阐述了如何通过模型输出对过程控制变量进行调节，从而实现对过程的精确控制。最后，通过对模拟数据的仿真实验进行验证，证明了该方法的有效性和实用性。
关键词：软测量；间歇过程；OS-ELM-RPLS；建模；迭代控制
Abstract:
Asanimportantmeansofdataanalysis,softmeasurementhasbeenwidelyusedinmanyprocesscontrol.Amongthem,themodelinganditerativecontrolofsoftmeasurementbasedonOS-ELM-RPLScanmoreaccuratelypredictthestateoftheprocessandmakeiterativecontroldecisions.
Thispaperfirstintroducesthebasicprinciplesandapplicationsofsoftmeasurement,andthenelaboratesonthemodelingmethodofintermittentprocesssoftmeasurementbasedonOS-ELM-RPLS,includingdatapreprocessing,featureextraction,andmodelconstruction.Next,fortheiterativecontrolmethodofsoftmeasurementmodels,itisexplainedhowtoadjusttheprocesscontrolvariablesthroughthemodeloutput,thusachievingprecisecontroloftheprocess.Finally,throughsimulationexperimentsonsimulateddata,theeffectivenessandpracticalityofthemethodareproved.
Keywords:softmeasurement;intermittentprocess;OS-ELM-RPLS;modeling;iterativecontrol
1.引言
过程控制是工业生产的重要环节，而软测量作为数据处理和建模后的补充手段，可以更准确地描述和预测过程的状态，对于实现过程的精确控制有着至关重要的作用。在过程控制中，间歇过程的控制尤为重要，因为它们的动态性和不确定性会影响控制结果的可靠性和精度。
为了解决间歇过程的控制问题，需要对其进行软测量建模。OS-ELM-RPLS作为一种有效的建模方法，在数据预处理、特征提取和模型构建等方面具有优势，可用于建立间歇过程的软测量模型。在得到软测量模型后，需要进行迭代控制，通过优化策略和算法将模型输出与实际控制量比较，进行相应的控制决策和调节，从而实现对间歇过程的精确控制。
2.间歇过程软测量建模
2.1数据预处理
数据预处理是软测量建模中的重要环节，目的是为了消除数据中的噪声和干扰，为特征提取和模型构建打下基础。在条件允许的情况下，建议首先采用信号滤波的方法对数据进行处理。信号滤波通过滤除掉输入和输出中的噪声和干扰，可以大大提高建模的准确度和稳定性。
2.2特征提取
特征提取是软测量建模的关键环节，即从原始数据中提取有用的数据特征，以构建可靠的模型。传统的特征提取方法有主成分分析(PCA)和分步回归(PLSR)等。在间歇过程中，采集的数据往往具有超高维度，并且常伴有模型之间的高度非线性关系。这时，考虑使用基于RPLS的特征提取方法，将数据转化为具有低维特征的新数据空间，提高建模的精度和稳定性。
2.3模型构建
在经过数据预处理和特征提取后，可以采用OS-ELM-RPLS建模的方法对间歇过程进行建模。其中，OS-ELM-RPLS模型通过将特征空间中的数据投影到低维空间中，建立了一个中心化的线性回归模型，具有高效、准确和稳定的优势。在实际建模过程中，需要根据数据的特点和预测精度的要求来选择合适的OS-ELM-RPLS模型，从而满足过程控制的需求。
3.迭代控制方法
在建立了间歇过程软测量模型之后，可以对其进行迭代控制，以实现对过程的精确控制。迭代控制方法的基本思路是通过优化策略和算法