基于DBSVDD-RVR的多模态间歇过程质量变量在线软测量

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作   者：

李季;  王建林;  何睿;  周新杰;  王雯;  赵利强; 

作者机构：

北京化工大学信息科学与技术学院;  中国科学院生态环境研究中心; 

关键词：

在线模态识别;  预测;  双边界支持向量数据描述;  模型;  间歇式; 

期刊名称：

化工学报

i s s n：

0438-1157

年卷期：

2024 年 75 卷 009 期

页   码：

3231-3241

摘   要：

现有的多模态间歇过程软测量未考虑过程数据的批次差异及过渡模态的复杂时变特性,影响了间歇过程模态识别的合理性及质量变量在线软测量的准确性.提出了一种基于双边界支持向量数据描述-相关向量回归(double boundary support vector data description-relevance vector regression,DBSVDD-RVR)的间歇过程质量变量在线软测量方法.依据间歇过程离线模态划分获得的各稳定及过渡模态历史数据,建立DBSVDD在线模态识别模型,并引入滑动窗,构建间歇过程在线模态识别策略,利用DBSVDD模型实现在线测量数据的模态识别;在此基础上,构建了基于超球体距离的数据相似度计算方法,选择过渡模态在线数据的相似建模数据集,建立过渡模态的即时学习RVR软测量模型,并依据历史数据建立各稳定模态的RVR软测量模型,实现间歇过程质量变量的在线软测量.青霉素发酵过程的实验结果表明,所提方法有效地提高了间歇过程模态识别的合理性和质量变量在线软测量的准确性.