基于監(jiān)測的慢時變對象建模及校正方法的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、參數(shù)慢時變現(xiàn)象廣泛存在于過程控制、故障診斷等領(lǐng)域,由于慢時變對象的廣泛性、復(fù)雜性以及從慢時變對象獲得信息的局限性,慢時變對象的辨識與在線校正問題已經(jīng)成為研究的熱點問題之一。因此,研究慢時變對象建模與在線校正問題具有重要的理論與實際意義。
  本文首先對時變系統(tǒng)建模算法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的過程監(jiān)測方法的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了概述,并較為詳細(xì)地介紹了偏最小二乘(PLS)建模方法與主元分析(PCA)監(jiān)測理論。進(jìn)而本文針對慢時變對象的模型監(jiān)測問題展開

2、研究,依據(jù)慢時變對象的模型特性,選取模型實際輸出與預(yù)測輸出的偏差以及偏差的變化做為PCA的監(jiān)測變量;并通過大量仿真實驗提出了基于T2統(tǒng)計量變化信息的模型監(jiān)測判別方法。通過仿真實驗,驗證了對于一般非線性慢時變對象,該監(jiān)測算法能夠在對象的模型誤差超限之前監(jiān)測到模型異常,從而為準(zhǔn)確有效地對模型進(jìn)行校正提供有利的條件。針對常規(guī)校正方法的滯后問題,基于對慢時變對象的模型監(jiān)測的結(jié)果,在模型的誤差達(dá)到閾值之前對模型進(jìn)行校正,從而提高了校正精度。同時,

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