基于STA-K均值聚类的电化学废水处理过程离子浓度软测量

针对电化学废水处理过程出口离子浓度无法在线检测的问题,提出了一种基于状态转移的K均值聚类算法的软测量建模方法。在分析内部反应机理的基础上,结合物料平衡和吸附动力学定理建立电化学过程的机理模型;由于单一的软测量模型难以满足实际的精度要求,提出一种基于状态转移的K均值聚类算法将原始数据集进行聚类,应用状态转移算法对K均值算法的初始聚类中心进行优化,同时,引入离群值矩阵动态迭代同时实现数据聚类和异常值检测;最后,对聚类后的不同训练子集分别建立子模型,综合各子模型得到基于多模型切换方法的软测量模型。通过某废水处理厂的现场数据进行实例验证,结果证明了所建立的电化学废水处理过程离子浓度软测量模型合理有效。     

基于证据合成的高斯过程回归多模型软测量方法

针对生物发酵过程,提出了一种基于证据理论的高斯过程回归多模型软测量方法,其中多模型融合策略同时考虑了数据聚类特性和软测量子模型统计特性。首先,对聚类后的各子类建立高斯过程回归子模型;然后,基于聚类隶属度函数和高斯过程回归子模型后验概率分别设计子模型权值,并利用证据合成规则将两类权值进行证据合成得到融合权值;最后,将该融合权值作为加权因子对子模型进行融合。通过青霉素发酵过程仿真数据和红霉素发酵过程工业数据研究表明, 相比单一模型和传统多模型高斯过程回归软测量方法,本文所提方法具有较高的预测精度和较小的预测不确定度。     

基于K均值聚类与局部离群因子算法的故障检测研究

针对化工生产过程的多工况、数据多模态问题,提出一种基于K均值聚类的局部离群因子故障检测方法。首先利用K均值聚类算法对多模态工业数据进行聚类,将各个模态的数据分离出来,然后运用局部离群因子算法在各个模态下单独建立模型,并且确定各个模态下的局部离群因子控制限。检测时首先判断样本属于哪一类,然后在相应类别下求取局部离群因子值并与此类别下的控制限进行比较,确定是否为故障数据。将此方法运用到TE过程的多模态数据中,并且将此方法与单独应用局部离群因子算法做故障检测对比,结果表明:所提算法可以大幅提高故障的检测率。     

基于AP聚类算法的跳汰机床层松散度软测量建模

松散度是跳汰分选过程的重要影响因素,针对其难以用仪器在线检测的问题,提出采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法。在充分考虑分选过程高度非线性及强耦合性的基础上,为避免单模型建模回归精度差和泛化能力弱的问题,提出采用基于仿射传播(AP)聚类的LS-SVM多模型建模算法进行床层松散度软测量建模。首先采用AP算法对样本数据进行聚类划分,再用LS-SVM的方法对子类样本分别建立子模型,最后通过子模型切换策略得到系统输出。仿真实验表明,基于AP聚类算法的LS-SVM软测量建模算法能够更好地预测跳汰机床层松散度。     

基于加权模糊聚类方法的多模型建模

针对化工过程软测量模型的多样性,提出基于一种加权模糊聚类方法的多模型建模方法。将输入向量与输出的相关性作为加权系数,构建加权模糊聚类算法,对样本空间的输入数据进行聚类,然后用与输入变量对应的子模型进行输出估计,子模型输出作为系统模型的最终输出。该方法能够实现对输入数据更加合理的划分,提高软测量模型的精度。将该方法应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的催化重整脱氯前氢气纯度多模型建模方法

氢气是催化重整反应的重要副产物之一,建立氢气纯度软测量模型有助于指导生产。针对催化重整过程工况复杂多变、单一软测量模型难以满足精度要求,提出了一种基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的多模型软测量建模方法。首先,针对快速搜索聚类算法中截断距离是由人为设定的问题,提出了一种截断距离确定方法。并用该改进算法对历史数据进行自动分类,建立各个数据子集的高斯过程回归模型,使各子模型在最大程度上反映不同工况点。然后,针对聚类后得到的带有类别标签的历史数据,建立类别辨识模型,与各子模型相结合,形成开关模式的组合模型。最后,将该建模方法应用于连续催化重整装置,建立了脱氯前氢气纯度的在线计算模型。结果表明,该多模型建模方法具有较高的预测精度,优于传统的单一模型,有一定的实用价值。     

基于双层智能结构的多模型软测量方法研究

根据多个模型的混合使用可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想,提出一种双层智能结构的非线性多模型软测量建模新方法.该方法先用模糊C均值聚类算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集,每一子集用网络或支持向量机进行训练得出子模型,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后结果.此算法通过对一个乙烯精馏塔的塔釜乙烯浓度软测量建模的工业实例仿真,证明该算法比其它的算法具有更好的泛化结果和预报精度,具有良好的应用潜力.     

基于环路能量聚类的多模型软测量建模

在多模型软测量建模中,对于新的数据以及异常样本点,传统的聚类方法没有充分考虑它们的特性,因而所属类别往往不能反映其真实属性,最终导致模型精度不高.为此,提出一种基于最小环路能量聚类的算法,该方法将样本聚类转化为寻找一个最小能量环问题,通过模拟退火算法搜索一条经过所有样本点的最小能量环实现样本集的聚类;对侦破出的异常样本点和新的测试数据根据其能量值确定其所属属性,从而提高聚类和分类精度;然后利用支持向量机为各个子类建立回归子模型,得到软测量组合模型.将该方法应用于双酚A生产过程质量指标的软测量建模中,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于改进扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模

针对化工生产过程工况复杂多变,单一的软测量模型难以满足系统对估计精度的要求,提出了一种基于改进的扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模的方法。该算法采用流形距离来代替欧氏距离,自适应地确定邻域半径,并引入局部密度用于确定聚类中心,对聚类后得到的各个子流形分别采用流形学习中的核等距映射法进行特征提取,建立基于高斯过程回归的子模型。将该方法应用于某双酚A生产装置的软测量建模,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于改进扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模

针对化工生产过程工况复杂多变，单一的软测量模型难以满足系统对估计精度的要求，提出了一种基于改进的扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模的方法。该算法采用流形距离来代替欧氏距离，自适应地确定邻域半径，并引入局部密度用于确定聚类中心，对聚类后得到的各个子流形分别采用流形学习中的核等距映射法进行特征提取，建立基于高斯过程回归的子模型。将该方法应用于某双酚A生产装置的软测量建模，仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于改进DPC的青霉素发酵过程多模型软测量建模

青霉素发酵过程具有较强的非线性、时变性、阶段性和不确定性,基于单一的软测量模型对产物浓度进行在线估计,难以满足系统对模型精度的要求。针对上述问题,提出一种改进密度峰值聚类的多模型软测量建模方法来估计青霉素发酵过程中的产物浓度。首先,引入相似度函数代替欧氏距离计算样本点的k近邻,并且计算样本点与其k近邻之间的共享近邻,进而利用样本点的k近邻及共享近邻重新定义样本点的局部密度。其次,利用样本点之间的k近邻关系来重新定义样本点的分配策略;通过改进的聚类算法得到各聚类子集,分别建立基于最小二乘支持向量机的软测量模型。Pensim仿真平台的验证结果表明,改进的聚类算法能够更加准确地对样本数据进行聚类,从而有效提高青霉素发酵过程软测量模型的估计精度。     

一种基于多模型融合软测量建模方法

针对锌湿法冶炼净化过程中钴离子浓度LS-SVM软测量建模方法精度低的问题,将最小二乘支持向量机（LS-SVM）和自回归滑动平均模型（ARMA）融合建立钴离子浓度融合软测量模型,首先通过离子浓度序列的小波变换获得序列的低频和高频子序列,对各子序列分别进行相空间重构,并在相空间中分别建立最小二乘支持向量机模型,然后将各模型的输出利用小波重构整合得到钴离子基于LS-SVM软测量结果,利用自回归滑动平均模型对基于LS-SVM模型输出误差信息进行建模,通过对两个模型的融合,获得融合模型的软测量估计值。将该方法应用于锌液净化除钴段入口钴离子浓度的软测量,结果表明该方法比单一的LS-SVM方法具有更好的泛化性能和测量精度,显示出良好的应用潜力。     

基于JIT-MOSVR的软测量方法及应用

针对传统多模型软测量方法在面对复杂、多变工况时缺少在线更新机制、更新时输出精度降低等问题,提出了一种基于即时学习算法(JIT)的多模型在线软测量方法(MOSVR)。离线阶段首先采用模糊C均值聚类(FCM)对训练数据进行聚类,接着采用SVR建立初始模型集。在线部分以多模型输出作为主要输出,当出现新工况时,通过在线模型更新策略(OSMU)将输出模式切换为JIT,同时多模型集进行在线更新。该方法不仅拥有多模型输出的快速性、精确性,而且在模型更新时通过JIT模式还能保证输出的连续性、稳定性、精确性。最后将该软测量方法进行了数值仿真并运用到乙烷浓度软测量中,验证了该方法的有效性。     

基于JIT-MOSVR的软测量方法及应用

针对传统多模型软测量方法在面对复杂、多变工况时缺少在线更新机制、更新时输出精度降低等问题,提出了一种基于即时学习算法（JIT）的多模型在线软测量方法（MOSVR）。离线阶段首先采用模糊C均值聚类（FCM）对训练数据进行聚类,接着采用SVR建立初始模型集。在线部分以多模型输出作为主要输出,当出现新工况时,通过在线模型更新策略（OSMU）将输出模式切换为JIT,同时多模型集进行在线更新。该方法不仅拥有多模型输出的快速性、精确性,而且在模型更新时通过JIT模式还能保证输出的连续性、稳定性、精确性。最后将该软测量方法进行了数值仿真并运用到乙烷浓度软测量中,验证了该方法的有效性。     

基于在线聚类和关联向量机的多模型软测量建模

针时软测量样本具有按工况点聚类的特性,提出一种基于在线聚类和关联向量机的多模型软测量建模方法.聚类算法通过设定各辅助变量的权重、按引力原理聚类以及合并子聚类,可把样本按照不同的工作点进行聚类.子模型通过关联向量机实现概率化预测,并采用一种更加有效的核参数选择算法提高算法速度.该建模方法在加氢裂化分馏塔装置的轻石脑油终馏点在线预测系.统中取得了良好的效果.     

基于EM算法的青霉素发酵过程多阶段融合建模

青霉素发酵过程具有明显的阶段特征,该特征从一些关键操作变量信息中能够得到反映.本文从反应过程的多个操作变量中,选取关键过程变量--冷水流加速率作为调度变量,并采用模糊C均值聚类算法对其进行分类,各聚类中心作为青霉素发酵过程的主要工况点;基于EM算法围绕不同工况点建立局部子模型,最后根据采样数据阶段特征的后验分布将各子模型融合.基于此方法采用Pensim仿真平台数据,能够辨识数据的阶段特征,并建立青霉素发酵过程的融合模型.仿真结果表明该模型具有较高的拟合精度,能对该发酵过程的主导变量进行比较精确的预测.     

基于多模型动态融合的自适应软测量建模方法

针对目前软测量建模过程中,单个模型难以精确描述复杂非线性对象而多模型又多采用静态模型因而对系统实际运行中的动态变化考虑不足的问题,提出了一种基于多模型动态融合的自适应软测量建模方法。该方法首先采用仿射传播聚类算法对样本数据进行分类,并对不同类别的输入样本分别建立基于高斯过程回归的子模型,最后使用动态Gauss-Markov估计对各子模型估计值进行融合。将上述方法应用于对二甲苯(p-xylene,简称PX)吸附分离过程纯度的软测量建模,仿真结果表明该方法能够有效地增强模型适应工况变化的能力,是一种有效的软测量建模方法。     

基于信息检索与K均值聚类的化工产品精准推荐算法研究

传统K均值聚类对客户聚类精度不高，直接影响化工产品精准推荐的质量。基于此，采用信息检索系统来确定K均值聚类的初始聚类中心点，消除特殊消费者与数据中的噪声数据，提出了联合信息检索与K均值聚类的化工产品精准推荐算法。将该算法和Top-N算法分别应用于化工产品精准营销中，结果表明，提出的算法比Top-N算法平均绝对误差低，准确率、召回率以及综合平均值高，能够为化工企业实施精准营销提供数据参考。     

基于自动谱聚类与多极端学习机模型的油井油液含水率软测量

油井油液的含水率是石油生产中的一个重要参数,及时、准确的测量对提高采油生产效率具有重要的意义。针对传统人工测量所存在的不足,引入软测量技术,建立基于自动谱聚类与多极端学习机（automatic spectral clustering-multiple extreme learning machines, ASC-MELM）的软测量模型。提出一种自动谱聚类（spectral clustering, SC）算法,由改进的萤火虫算法（firefly algorithm, FA）对聚类数目和尺度参数进行优化选取,所提出的改进萤火虫算法（improved firefly algorithm, IFA）采用以一定概率跳出当前解的机制,避免传统FA过早陷入局部最优解的不足;对聚类后的不同训练子集,分别由极端学习机（extreme learning machine, ELM）建立子模型,由IFA对其中的隐含层输入权值、隐含层神经元的偏置和隐含层节点个数进行优化选取;最后,将多个子模型的结果取加权平均值输出。由国内某油田作业区一口生产井进行实例验证,结果表明所提出方法具有较高的预测精度,对于实现油井油液含水率的软测量是合理有效的。     

基于自动谱聚类与多极端学习机模型的油井油液含水率软测量

油井油液的含水率是石油生产中的一个重要参数,及时、准确的测量对提高采油生产效率具有重要的意义。针对传统人工测量所存在的不足,引入软测量技术,建立基于自动谱聚类与多极端学习机(automatic spectral clustering-multiple extreme learning machines,ASC-MELM)的软测量模型。提出一种自动谱聚类(spectral clustering,SC)算法,由改进的萤火虫算法(firefly algorithm,FA)对聚类数目和尺度参数进行优化选取,所提出的改进萤火虫算法(improved firefly algorithm,IFA)采用以一定概率跳出当前解的机制,避免传统FA过早陷入局部最优解的不足;对聚类后的不同训练子集,分别由极端学习机(extreme learning machine,ELM)建立子模型,由IFA对其中的隐含层输入权值、隐含层神经元的偏置和隐含层节点个数进行优化选取;最后,将多个子模型的结果取加权平均值输出。由国内某油田作业区一口生产井进行实例验证,结果表明所提出方法具有较高的预测精度,对于实现油井油液含水率的软测量是合理有效的。