在线KPLS建模方法及在磨机负荷参数集成建模中的应用
针对过程非线性、基于历史数据构建的离线模型泛化性差以及基于滑动窗口和每样本递推更新的在线建模方法难以均衡建模精度和建模速度等问题,提出了一种在线核偏最小二乘(On-line kernel partial least squares,OLKPLS)建模方法.该方法依据新样本与建模样本间的近似线性依靠(Approximate linear dependence,ALD)值和代表工业过程特性漂移幅度的阈值,选择有价值样本更新KPLS模型,并采用合成数据和Benchmark平台数据对该方法进行了仿真验证.针对基于离线历史数据建立的融合多传感器信息的磨机负荷参数集成模型难以适应磨矿过程时变特性的问题,提出了基于OLKPLS和在线自适应加权融合算法的在线集成建模方法,并通过实验球磨机的实际运行数据仿真验证了方法的有效性.
核偏最小二乘、近似线性依靠、模型更新条件、在线建模、集成建模
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国家自然科学基金61020106003,61203102,60904079,61134006;111 计划B08015;国家科技支撑计划2012BAF19G00
2013-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共16页
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