基于混合粒子群优化的多模型软测量方法研究与应用.pdf

兰州理工大学
硕士学位论文
基于混合粒子群优化的多模型软测量方法研究与应用
姓名:刘全银
申请学位级别:硕士
专业:电路与系统
指导教师:李炜
20100511
摘要软测量技术是解决复杂测量任务、实现难测变量在线估计的有效方法,因能较好地克服在线分析仪表的不足,实时估计产品的质量,为生产的优化操作与控制提供实时、有效的产品质量数据,受到业界的广泛关注,并已在多个行业得到成功应用。由于单一软测量模型难以描述复杂系统的全局特性,因而一种将多个模型通过一定方式融合,来提高模型的预测精度和范化能力的建模方法受到业界的广泛关注。但现存的多模型融合软测量方法存在缺乏性能互补、个体子模型建模精度不足及线性融合方法鲁棒性不尽理想等问题。基于此本文从子模型的选择优化入手,通过采取不同的融合手段,并结合成品油调合的工艺特点主要进行了莶煌聿饬磕P徒5目焖傩浴⒍允菅镜拿舾行约霸げ饩ǘ鹊仁性,并考虑性能互补,选择及—幽P徒7椒ǎ⒍远嗄P肞优化癓猄建模时的正规化参数和核参数,并针对粒子群优化算法随维数增大群体多样性相对减少而易早熟收敛的问题,在对和谐搜索算混合粒子群优化算法,提高了算法的寻优能力及精确定位特性,为建立高精度的曰诨旌狭W尤河呕腜、癓猄异类多模型进行线性融合,并应用于汽油调合系统中研究法辛烷值的预测,验证了其预测精度和鲁棒性均优于单个子模型的预测精度和鲁棒性。悸堑浇ḿ父鲎幽P偷氖涑鲆韵咝约尤ㄇ蠛偷玫阶楹夏P妥钪帐涑龅姆椒鲁棒性不尽理想,所建组合模型对数据样本仍可能较敏感,且各模型对总输出的贡献可能包含非线性等因素,并考虑到模型的在线修正问题,建立了基于混合粒子群优化的异类动静模型的非线性融合模型,有效的改善了数据间的非线性影响及模型的在线修正,提高了模型的预测精度及鲁棒性。论文提出的异类多模型混合建模方法能够充分地利用被测系统和被测变量的先验知识,充分地利用已有的实验数据,为实现工业数据的在线估计提供了一种实现技术。关键词:软测量;异类多模型融合;混合粒子群优化;局部建模以下工作:的融合结构进行论证分析,结合融合后模型的性能及工业应用的便利性,分别确定基于非线性网络和线性两种融合方法。法进行适应性改进的基础上,将其引入粒子群算法中,提出了一种动态和谐搜索子模型奠定了基础。硕士学位论文基金项目:甘肃省自然科学基金资助项目
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附表索引癉呕慕峁表不同算法下的泛化结果比较τ檬道⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表不同算法下的泛化结果比较τ檬道⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表硕十学位论文
:杏原创性声明日期:印蚮月学位论文版权使用授权书作者签名:吾,贰菖蛞本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的论文被查阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息